研究揭示 Transformer Programs 准确率掩盖的错误答案
原文标题：What Accuracy Hides In Learned Transformer Programs
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论文考察可提取为 Python 代码的 Transformer Programs，在九个算法任务上对比 token 准确率与完整输出序列准确率，发现采样测试会漏掉失败案例。通过程序检查改进训练数据后，多个任务的序列准确率提升，计数任务在补充大数样本后通过有界域穷举评估。
- 问题
- Transformer Programs 的 token 准确率会掩盖完整输出错误，采样测试漏检失败案例。
- 方法
- 对比 token 准确率与完整序列准确率，用程序检查定位失败并据此改进训练数据。
- 结果
- 计数任务采样测试 100% 准确却在训练域内另一输入失败；补充大数样本后通过有界域穷举评估。
- 影响
- 提醒工程师别只看 token 指标，可解释程序检查能暴露采样测试漏掉的真实缺陷。
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