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Out-of-Distribution Detection Using Synthetic Data Generation
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内容提要
本研究提出了一种利用大型语言模型生成合成分布外数据的方法，以解决分类系统中分布外数据难以收集的问题。实验结果表明，该方法显著降低了误报率，并在多个分类任务中超越了基线方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种利用大型语言模型生成合成分布外数据的方法。
- 该方法解决了分类系统中分布外数据难以收集的问题。
- 实验结果表明，该方法显著降低了误报率。
- 在多个分类任务中，该方法超越了基线方法，保持了高准确度。
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