EXCISE:推理时剔除医疗问答干扰句
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EXCISE:推理时剔除医疗问答干扰句
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AI 综述
Yerim Hong 等作者提出推理时方法 EXCISE,用于医疗问答中剔除干扰句:在不知道哪句是干扰句的情况下,屏蔽对答案影响最大的句子,但仅当模型隐藏状态将其标记为与病例不符时才执行。作者同时构建了 MedQA-TD 基准。 在该基准上,EXCISE 在三个模型上均取得 16.7–22.8 个准确率点的提升,但在无干扰的同题上损失 1.5–2.1 点;作者称其表现优于提示、改写和 steering 基线。
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最新进展10月27日 12:00
EXCISE:定位并剔除医疗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27日
- arXiv cs.CLEXCISE:定位并剔除医疗问答中的干扰句
研究者提出推理时方法 EXCISE,在不知道哪句是干扰句的情况下,屏蔽对答案影响最大的句子,但仅当模型隐藏状态将其标记为与病例不符时才执行。在自建的 MedQA-TD 基准上,EXCISE 在三个模型上均取得 16.7-22.8 个准确率点的提升,代价是在无干扰同题上损失 1.5-2.1 点,优于提示、改写和 steering 基线。
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