CATfOOD：提升跨领域性能和校准性的反事实增强训练

使用大型语言模型对小型语言模型进行训练数据增强，在抽取式问答系统中改善模型的领域外性能，并提高模型校准的多样性和精简性。

该研究探讨了大型语言模型（LLMs）在反事实生成和数据增强方面的能力。LLMs在反事实生成方面非常有效，但在某些复杂任务上表现欠佳。同时，研究证明了LLMs可能在缺乏合理演示的情况下生成合理的反事实。因此，基于LLMs进行数据增强是非常有前景的研究和应用方向。

反事实生成 合理演示 复杂任务 大型语言模型 数据增强
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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