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普遍化温纳格术式及其情境性
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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
大规模预训练语言模型在Winograd Schema Challenge上表现提高，但对最小程度影响人类理解的例子的语言扰动敏感。人类在预测中更稳定和一致，在非联想实例上表现更好。微调可以解决这些问题。
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关键要点
- 大规模预训练语言模型在Winograd Schema Challenge上表现提高。
- 这些模型对最小程度影响人类理解的语言扰动敏感。
- 人类在预测中更稳定和一致，维持更高的绝对性能。
- 人类在非联想实例上表现更好。
- 总体而言，人类比开箱即用的模型更正确。
- 微调可以解决语言模型的敏感性问题。
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