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自适应随机加权平均
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了解决大型语言模型过度自信和校准不佳问题的方法，通过低秩自适应和高斯随机权重平均的结合。该方法在多个自然语言处理基准测试中提高了模型的泛化能力和校准性，并在未知分布任务上表现出更强的鲁棒性。
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关键要点
- 大型语言模型在小数据集精调时常出现过度自信和校准不佳的问题。
- 提出了低秩自适应和高斯随机权重平均的结合方法。
- 该方法促进了大型语言模型中的近似贝叶斯推断。
- 在多个自然语言处理基准测试中，该方法提高了模型的泛化能力和校准性。
- 方法在分布变化方面表现出更强的鲁棒性，尤其是在未知分布任务上。
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