arXiv · cs.CL· Zikai Zhou·· 19 小时前精选AI 评分52
CREDIT：反事实训练提升大语言模型对参考信息的自归因能力
Did the Model Use That? Counterfactual Training Boosts Self-Attribution in Language Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Zikai Zhou
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.35295v1
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AI 导读
arXiv 论文 arXiv:2610.35295 提出 CREDIT 方法，用反事实标签直接监督最终答案的自归因，无需人工标注，让模型在回答受附带信息影响时明确说明。实测显示11个前沿模型大多很少标注有影响的信息，在4个开源模型（含2个蒸馏推理模型）上 CREDIT 优于推理级微调和提示词基线，并区分了因建议而改变的答案与模型本就会给出的答案，收益部分迁移到未见信息类型。
推荐理由
论文用反事实标注直接监督最终答案的自归因，给出11个前沿模型普遍不标注的实测基础和无需人工标注的训练方法。
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