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通过LLM生成对比集增强NLP的鲁棒性和泛化：系统评估和对抗训练的可扩展框架
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过利用大型语言模型生成对比集，解决了标准NLP基准的脆弱性问题，提升了模型在系统扰动示例上的表现，同时保持了标准测试的准确性。
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关键要点
- 本研究解决了标准NLP基准未能捕捉到的数据集伪影和虚假相关性带来的脆弱性问题。
- 通过利用大型语言模型自动生成多样化的对比集，研究展示了一种可扩展的评估和提升NLP模型的方法。
- 对比集微调后，模型在系统扰动示例上的表现显著增强。
- 模型在保持标准测试准确性的同时，泛化能力在新扰动上有所提升。
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