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LinkedIn 将 LLM 标注器改为语义打分,吞吐提升 1.9 倍
LinkedIn 提出端到端方案,将 LLM 标注器从生成式 YES/NO 列表改为语义打分,在单候选提示上微调,用一次 prefill 的答案 token 分数给出决策。作者改造多项打分(MIS)以在一条序列中为数百候选打分并屏蔽相互注意力。上线于个人资料资格标注后,候选重排仅改变至多 0.01…
arXiv cs.LG5 天前
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LinkedIn 提出端到端方案,将 LLM 标注器从生成式 YES/NO 列表改为语义打分,在单候选提示上微调,用一次 prefill 的答案 token 分数给出决策。作者改造多项打分(MIS)以在一条序列中为数百候选打分并屏蔽相互注意力。上线于个人资料资格标注后,候选重排仅改变至多 0.01…
论文提出 ANT-A 基准,覆盖 7 个跨领域跨模态数据集,每实例含 5 个人工标注,用 Fleiss kappa 做分布感知评估。同时提出多智能体标注框架 ANT-OR,从正负反馈中蒸馏对比决策规则,agreement@>=2 准确率提升 4.5 点,与人类标注分布对齐度最高。