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質問応答(QA)モデルは、データの偏りを利用することでよく知られています。たとえば、視覚的なQAの前の言語や、読解の位置の偏りなどです。最近のバイアス除去方法は、配布内(ID)のパフォーマンスを大幅に
arxiv_reader のブックマーク 2021/11/02 15:04
堅牢な質問応答のための内省的蒸留[bias][arXiv reaDer][OOD][dataset][VQA][arXiv][distillation][domain]質問応答(QA)モデルは、データの偏りを利用することでよく知られています。たとえば、視覚的なQAの前の言語や、読解の位置の偏りなどです。最近のバイアス除去方法は、配布内(ID)のパフォーマンスを大幅に2021/11/02 15:04
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/11/02
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堅牢な質問応答のための内省的蒸留
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