⚡️Открываем сезон научных семинаров и митапов!
Sber AI Lab приглашает вас на открытый научный семинар:
📆 сегодня, четверг, 3 сентября в 17:00.
📆На семинаре выступит: Михаил Лепезин (МФТИ)
➡️Тема доклада: Состязательные и каузальные методы для надёжной нетематической классификации текстов
🔆Аннотация: Работа посвящена проблеме неустойчивости моделей нетематической классификации текстов к сдвигам в распределении данных, вследствие чего модели, в том числе, неявно опираются на тематические маркеры. Для повышения точности и надёжности предлагаются состязательные и каузальные подходы, в частности модификация контрастивной функции потерь, предполагающая отбор положительных примеров с одинаковой целевой меткой из различных источников. Показано, что комбинация ADA с данной модификацией обеспечивает статистически значимый прирост точности, а модели, дообученные на основе BERT, превосходят LLaMA 3.2 в режиме few‑shot при существенно меньших вычислительных затратах.
📱Семинар пройдёт онлайн в SberJazz по ссылке
#анонc
Sber AI Lab приглашает вас на открытый научный семинар:
📆 сегодня, четверг, 3 сентября в 17:00.
📆На семинаре выступит: Михаил Лепезин (МФТИ)
➡️Тема доклада: Состязательные и каузальные методы для надёжной нетематической классификации текстов
🔆Аннотация: Работа посвящена проблеме неустойчивости моделей нетематической классификации текстов к сдвигам в распределении данных, вследствие чего модели, в том числе, неявно опираются на тематические маркеры. Для повышения точности и надёжности предлагаются состязательные и каузальные подходы, в частности модификация контрастивной функции потерь, предполагающая отбор положительных примеров с одинаковой целевой меткой из различных источников. Показано, что комбинация ADA с данной модификацией обеспечивает статистически значимый прирост точности, а модели, дообученные на основе BERT, превосходят LLaMA 3.2 в режиме few‑shot при существенно меньших вычислительных затратах.
📱Семинар пройдёт онлайн в SberJazz по ссылке
#анонc