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利用合成数据生成进行分布外检测
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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高质量合成分布外代理的方法，有效解决了分类系统中分布外数据的可用性问题。实验结果表明，该方法显著降低了误报率，并在保持高准确度的同时超越了基线方法。
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关键要点
- 本研究解决了分布外数据在分类系统可靠部署中不可用或难以收集的问题。
- 提出了一种利用大型语言模型生成高质量合成分布外代理的方法。
- 该方法消除了对外部数据源的依赖。
- 实验证明，该方法在多个分类任务中显著降低误报率。
- 在保持高准确度的同时，该方法超越了基线方法。
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