arXiv · cs.CL· Haocheng Mei·· 15 小时前AI 评分22
用 Span Readout 与选择性适配改进 JEV 蕴含重排序
Improving JEV Entailment Reranking with Span Readouts and Selective Adaptation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Haocheng Mei
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.35654v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究（arXiv:2610.35654）探讨语言模型在 JEV 蕴含重排序中的 readout 与适配选择，提出将 mean-span 池化与选择性骨干适配相结合：在 attention 与 gated DeltaNet 投影中保留低秩更新、移除前馈 adapter。在覆盖七个来源、十一种重排序配置的 MC11 基准上，选择性适配使 NeoHorse-1-4B 准确率超过全模块基线，同时可训练参数减少一半以上，mean-span 池化在不增加 head 参数的情况下带来进一步提升。
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