告别刷榜内卷!清华×百度提出Feedbacker,开启LLM深度洞察新评估时代
本文提出评估范式的转变,从排名竞争转向诊断反馈。通过引入树状能力图谱、动态评估标准和可视化分析等创新组件,开发了Feedbacker框架,用于提升LLM的评估效率与准确性。
本文提出评估范式的转变,从排名竞争转向诊断反馈。通过引入树状能力图谱、动态评估标准和可视化分析等创新组件,开发了Feedbacker框架,用于提升LLM的评估效率与准确性。
清华大学团队研究发现,RoPE 带来的周期性延拓受到频谱损坏影响限制了 LM 的长度外推能力。他们提出傅里叶位置编码(FoPE)来提升 Transformer 的长文本泛化能力。