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Learning Delays for Extractive Question Answering
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内容提要
本研究提出一种两阶段学习延迟机制，提升预训练语言模型在复杂问答中的表现。通过依赖人类专家或更大模型，提高决策准确性，同时保持计算效率。实验表明，适当延迟查询可使小模型性能接近大模型，扩大应用范围。
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关键要点
- 本研究提出了一种两阶段学习延迟机制，旨在提升预训练语言模型在复杂问答中的表现。
- 该机制通过依赖人类专家或更大模型，提高决策准确性，同时保持计算效率。
- 实验结果表明，适当延迟查询数量可以使小模型的性能接近大模型。
- 这一方法扩大了预训练语言模型在不同环境中的应用范围。
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