arXiv · cs.CL· Agus Sudjianto·· 8 天前AI 评分35
教师监督、固定表示与校准：候选评分决策模型的精确风险计算
Teacher Supervision, Fixed Representations and Calibration: Exact Risk Calculations for Candidate-Scoring Decision Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Agus Sudjianto
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26797v1
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AI 导读
论文在 Gaussian 替代模型下精确计算候选评分决策模型（如 Jev 与开源的 JevAny）的有限样本风险，分析教师软目标、冻结预训练骨干和温度校准三种训练要素。学生模型会继承教师偏差，更多数据无法消除；固定表示只在明确样本量阈值以下降低风险；温度校准仅在教师系数方向正确时消除全部超额风险。在 CFPB 的 231,521 条信用卡投诉数据上，用结果训练的学生比教师决策成本低 8%，30B 模型 zero-shot 经重校准后仍逊于教师，且偏离 Luce 公理性条件 17.5 decibans。
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