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BriefGPT - AI 论文速递
·
2024-11-04T00:00:00Z
通过编码定义揭示所有内容的解释
💡
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
通过比较提示模型的归因得分与微调模型和大型语言模型,发现提示模型在低资源环境下提供更合理的解释,且Shapley值采样优于注意力和积分梯度。
🎯
关键要点
通过分析提示模型的归因得分的合理性和忠实性。
提示模型在低资源环境下提供更合理的解释。
与微调模型和大型语言模型进行比较。
Shapley值采样优于注意力和积分梯度。
🏷️
标签
Shapley值
低资源环境
大型语言模型
归因得分
提示模型
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