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回到未来：面向大型语言模型的可解释性时间推理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究介绍了一种名为TODAY的任务，旨在通过评估模型能否正确理解渐进变化的影响，来进行时间推理的迁移学习。研究发现当前的模型更多地依赖虚假信息而非恰当的推理来进行时间预测，并证明了TODAY的监督风格和解释注释可以用于联合学习，以鼓励模型在训练期间使用更适当的信号，并在多个基准测试中实现优异性能。
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关键要点
- 研究介绍了一种名为TODAY的任务，旨在通过评估模型对渐进变化的理解来进行时间推理的迁移学习。
- 当前模型依赖虚假信息而非恰当推理进行时间预测。
- TODAY的监督风格和解释注释可用于联合学习，鼓励模型使用更适当的信号。
- TODAY在多个基准测试中实现了优异性能。
- TODAY还可用于培训模型从嘈杂信息源（如GPT-3）中获取附带监管，发展为通用时间推理系统。
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