上下文破坏：评估基于Transformer的问答模型的鲁棒性
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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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Q&A
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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