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上下文破坏：评估基于Transformer的问答模型的鲁棒性
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文评估了三种基于Transformer的模型（RoBERTa、XLNet和BERT）在自然语言推断和问答任务中的鲁棒性，发现其在脆弱性测试中优于循环神经网络，但仍有改进空间。研究提出了基于语义和上下文的增强方法，显著提升了模型的鲁棒性，并通过对抗样本和新数据集的构建，进一步提高了模型在多样化信息下的表现，强调了鲁棒性评估的重要性。
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关键要点
- 三种基于Transformer的模型（RoBERTa、XLNet和BERT）在自然语言推断和问答任务中的评估显示其在脆弱性测试中比循环神经网络更鲁棒，但仍有改进空间。
- 提出了一种基于语义和上下文的增强方法，通过扰动语义和训练增强上下文表示，显著提升了模型的鲁棒性。
- 对350个模型和16个问答数据集的实证评估发现，模型的变化对稳健性影响有限，零样本和上下文学习方法更能抵御分布变化。
- 在SQuAD 2.0上进行微调显著提高了模型的鲁棒性，并影响模型学习的内容。
- 构建RobuT数据集评估表格问答模型的鲁棒性，提出利用大型语言模型生成对抗样本以增强训练。
- 研究发现大型多模态模型对视觉对抗性输入不具鲁棒性，但提供上下文可以降低影响。
- 综述了对抗机器学习与问答系统的整合，探讨了生成模型、序列到序列架构和混合方法的应用。
- 通过经验性研究填补大型语言模型在处理时态信息方面的不足，提出了新的上下文丰富的TQA数据集。
- 提出了一种全新指标评估模型鲁棒性，并展示其在非对抗性场景中的优越性。
❓
延伸问答
基于Transformer的问答模型有哪些？
主要有RoBERTa、XLNet和BERT三种模型。
这些模型在鲁棒性测试中表现如何？
它们在脆弱性测试中表现优于循环神经网络，但仍有改进空间。
如何提高问答模型的鲁棒性？
可以通过基于语义和上下文的增强方法来改善模型的鲁棒性。
SQuAD 2.0对模型的影响是什么？
在SQuAD 2.0上进行微调显著提高了模型的鲁棒性，并影响模型学习的内容。
RobuT数据集的目的是什么？
RobuT数据集用于评估表格问答模型的鲁棒性，并通过对抗样本增强训练。
大型多模态模型在视觉对抗性输入中的表现如何？
大型多模态模型对视觉对抗性输入不具鲁棒性，但提供上下文可以降低影响。
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