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RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 27j

Sampling More, Getting Less: Calibration is the Diversity Bottleneck in LLMs

Cette recherche examine le manque de diversité dans les sorties des LLM, l'attribuant à la manière dont les modèles allouent la masse de probabilité entre les continuations valides et invalides lors du décodage. Elle introduit un cadre validité-diversité qui décompose le problème en deux formes complémentaires de défaut de calibration : la calibration d'ordre et la calibration de forme.

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RESEARCHarXiv CS.CL·07/04/2026

Vocabulary Dropout for Curriculum Diversity in LLM Co-Evolution

A pesquisa aborda a queda de diversidade em sistemas de co-evolução de LLMs, onde um modelo gera problemas e outro os resolve, comprometendo o aprendizado de currículo autônomo. Para resolver isso, introduz o 'vocabulary dropout', uma máscara aleatória para manter a diversidade, resultando em melhorias no desempenho de solvers em raciocínio matemático.

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