COFFEQA：反事实引导少样本蒸馏提升 LLM 问答
原文标题：COFFEQA: Counterfactual-Guided Few-Shot Distillation for LLM Question Answering
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论文提出 COFFEQA，利用反事实上下文为少样本知识蒸馏提供额外监督，并引入 Context Following Difficulty 指标在蒸馏前验证反事实质量。在 T5 与 Qwen2.5 系列、五个域内与三个域外问答基准上，该方法在相同少样本预算下优于仅用事实样本的基线。
- 问题
- 少样本知识蒸馏效果高度依赖样本选择，靠近决策边界的样本会拖垮性能。
- 方法
- 用反事实上下文为困难事实样本提供额外监督，并以 Context Following Difficulty 指标预先筛选反事实。
- 结果
- 在 T5 与 Qwen2.5 系列、五个域内与三个域外问答基准上，相同少样本预算下优于仅用事实样本的基线。
- 影响
- 资源受限场景下蒸馏小模型时，选样本比堆数据更关键，反事实可作低成本监督信号。
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