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CONTESTS：语言模型跨度概率一致性测试的框架
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出ConTestS框架，解决语言模型概率估计中的一致性问题。通过统计测试评估，发现Masked Language Models和自回归模型在预测一致性上有显著差异，尤其自回归模型不一致性更明显。
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关键要点
- 本研究提出ConTestS框架，解决语言模型概率估计中的一致性问题。
- 通过统计测试评估多个完成功能和条件顺序下的分数一致性。
- 实验结果显示Masked Language Models和自回归模型在预测一致性上存在显著差异。
- 自回归模型的预测不一致性更为明显。
- 研究结果为未来的研究提供了重要的指导。
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