EXCISE 论文提出推理时剔除医学问答干扰句方法
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EXCISE 论文提出推理时剔除医学问答干扰句方法
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AI 综述
Yerim Hong 等在 arXiv 论文中提出 EXCISE，一种推理时方法：当模型隐状态判定某句与病例不一致时，阻断模型对该句的注意力，以消除无关信息对医学问答的干扰。 作者还构建了 MedQA-TD 基准，称 EXCISE 在其上提升 16.7-22.8 个准确率点，代价是无干扰问题下降 1.5-2.1 个点，优于提示、重写和 steering 基线，并称在 MedDistractQA、BiasMedQA 及链式推理生成上同样有效。上述效果为论文作者的说法。
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最新进展10月26日 22:59
EXCISE：定位并剔除医学问答中的干扰句报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv · cs.CLEXCISE：定位并剔除医学问答中的干扰句
EXCISE 是一种推理时方法，通过阻断对干扰句的注意力来消除无关信息对医学问答模型的干扰，且仅在模型隐状态判定该句与病例不一致时执行。作者构建了 MedQA-TD 基准，EXCISE 在其上提升 16.7-22.8 个准确率点，代价是无干扰问题下降 1.5-2.1 个点，优于提示、重写和 steering 基线，并在 MedDistractQA、BiasMedQA 及链式推理生成上同样有效。
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