この論文では、確率ベースのプロンプト選択方法における新しいキャリブレーション手法であるCalibration By Marginalization(CBM)が導入されました。CBMは、回答選択に対するキャリブレーションを行うことで、すべてのメソッドにおいてプロンプト選択パフォーマンスを向上させます。特に、MI(PA)は、最高の既存メソッド(GE)と比較してスケーリングされたF1を87.79%から99.44%まで向上させます。
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Ключові висновки, отримані з
by Sohee Yang,J... о arxiv.org 03-11-2024
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