InferES

我们在各种情况下训练两个变压器模型的推理 (8,055黄金示例)。我们的最佳模型获得了72.8% 的准确性，留下了很大的改进空间。“仅假设” 基线仅执行高于大多数2%-5%，表明比先前工作少得多的注释伪影。我们发现，经过推理训练的模型可以很好地概括各个主题 (分布中和分布外)，并且在基于否定的对抗性示例中表现良好。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

InferES数据集包含8,055个黄金示例，用于训练两个变压器模型进行推理任务，最佳模型准确率为72.8%，表明仍有改进空间。该模型在分布内外主题和对抗性示例中表现良好，且相比先前工作减少了注释伪影。数据集由巴塞罗那大学和德克萨斯大学奥斯汀分校于2022年发布。