요약 모델의 성능을 향상시키기 위해 다른 신호로는 entity-level hallucination을 감지하는 것이 중요합니다. 이는 모델이 입력에 없는 정보를 생성하는 경우를 식별하고 방지하는 데 도움이 됩니다. 또한, 모델이 모순된 정보를 식별하고 수정할 수 있는 능력도 중요합니다. 이를 통해 모델이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 요약을 생성할 수 있습니다.
LT의 성능을 향상시키기 위한 다른 방법은 무엇일까?
LT의 성능을 향상시키기 위한 다른 방법으로는 fine-grained loss truncation이 있습니다. 이 방법은 sentence-level이 아닌 entity-level에서 loss를 계산하여 더 정확한 신호를 제공합니다. 또한, 데이터 클리닝 전략을 통해 노이즈가 있는 예제를 제거하고 모델의 학습 데이터를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 LT의 성능을 향상시키고 hallucination을 줄일 수 있습니다.
LT의 한계를 극복하기 위한 더 나은 방법은 무엇일까?
LT의 한계를 극복하기 위한 더 나은 방법으로는 다양한 데이터셋에서의 실험을 통해 더 많은 패턴을 식별하고 이를 고려한 새로운 loss truncation 기법을 개발하는 것이 중요합니다. 또한, 모델이 모순된 정보를 식별하고 수정할 수 있는 능력을 강화하는 것도 중요합니다. 이를 통해 LT의 한계를 극복하고 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.