LLM分类器引入概率阈值调节
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LLM分类器引入概率阈值调节
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AI 综述
Arcturus Labs 发布扩展的 LLM 文本分类方法，利用 logprobs 读取模型对各类别的预测概率，将只能输出 positive/negative 的硬分类器改造成可设置概率阈值的软分类器。作者称，该方法可使分类结果与训练集的最优标签对齐，并调节精确率与召回率的权衡；其演示通过读取首 token 的概率分布实现。
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最新进展10月28日 10:50
用 logprobs 将 LLM 从硬分类器升级为可调阈值的软分类器报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI Hunt用 logprobs 将 LLM 从硬分类器升级为可调阈值的软分类器
Arcturus Labs 博客扩展《Hands-On Large Language Models》的 LLM 文本分类方法，利用 logprobs 读取各类别概率，将硬分类器改造为可设置概率阈值的软分类器。该方法可让分类结果与训练集最优对齐，并调节精确率/召回率的权衡；作者复现原有硬分类流程后，演示了读取首 token 概率分布的做法。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。