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自我评估适配提高 LLMs 的选择性预测能力
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内容提要
本文研究了LLMs的自我信息更新任务，并提出了一种有效的持续微调方法来缓解暴露偏差问题。作者还开发了新闻文章数据集来评估信息更新，实验结果表明，该方法能显著提高事实一致性分数。
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关键要点
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本文研究了LLMs的自我信息更新任务。
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评估了持续微调方法，发现普通方法存在暴露偏差问题。
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提出了一种有效的方法来缓解暴露偏差问题。
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开发了新闻文章数据集来评估信息更新。
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实验结果表明，该方法能显著提高事实一致性分数（提高0.16）。
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对与新信息不直接相关的指令的性能几乎没有影响。
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