BriefGPT - AI 论文速递
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分类中虚假相关性的测量：译文中的 “聪明汉斯
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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
研究发现，预先训练的语言模型通过从少量反例中进行泛化来提高对数据中偶然现象的鲁棒性。多任务学习（MTL）可以显著提高性能，而不会影响分布内性能。MTL 带来的增益主要是从极少数情况的改善泛化能力中获得的。
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关键要点
- 预先训练的语言模型通过从少量反例中进行泛化来提高鲁棒性。
- 在极少数情况下，预训练模型表现与从头训练的模型相似。
- 多任务学习（MTL）可以显著提高在挑战性情况下的性能。
- MTL 不会影响分布内性能。
- MTL 带来的增益主要来自于极少数情况的改善泛化能力。
- 数据多样性对于克服偶然相关性至关重要。
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