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ベンチマークでのモデルの評価は、サンプルの硬度を知らなければ信頼できません。これにより、AI システムの能力が過大評価され、現実世界のアプリケーションでの採用が制限されます。ベンチマークの注釈なしの各
arxiv_reader のブックマーク 2022/10/17 12:05
信頼できる評価システムのためには、サンプルの硬度を定量化する必要があります: 新しいタスクで潜在的な機会を探る[arXiv reaDer][bias][benchmark][arXiv]ベンチマークでのモデルの評価は、サンプルの硬度を知らなければ信頼できません。これにより、AI システムの能力が過大評価され、現実世界のアプリケーションでの採用が制限されます。ベンチマークの注釈なしの各2022/10/17 12:05
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2022/10/17
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ベンチマークでのモデルの評価は、サンプルの硬度を知らなければ信頼できません。これにより、AI システムの能力が過大評価され、現実世界のアプリケーションでの採用が制限されます。ベンチマークの注釈なしの各
arxiv_reader のブックマーク 2022/10/17 12:05
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