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研究:多重潜在排序更能预测语言模型偏好
研究指出语言模型的价值判断常表现出非传递性,现有工作将其视为单一潜在排序周围的采样噪声。作者提出非传递性反映多个内部一致的潜在排序的聚合,并引入噪声增强的混合 Bradley-Terry 模型从重复成对比较中推断潜在偏好成分。在七个模型与四个任务上,排序混合比单一效用模型更好地解释结构性不一致,说…
arXiv cs.LG41 天前
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研究指出语言模型的价值判断常表现出非传递性,现有工作将其视为单一潜在排序周围的采样噪声。作者提出非传递性反映多个内部一致的潜在排序的聚合,并引入噪声增强的混合 Bradley-Terry 模型从重复成对比较中推断潜在偏好成分。在七个模型与四个任务上,排序混合比单一效用模型更好地解释结构性不一致,说…