انزياح التوزيع
Distribution Shift
تغيّر بين التوزيع الإحصائي لبيانات التدريب والبيانات التي يواجهها النموذج عند النشر، وهو السبب الرئيسي لهشاشة النماذج المضبوطة دقيقاً.
A change between the statistical distribution of training data and the data encountered at deployment — the main cause of brittleness in fine-tuned models.
تُرجم أيضاًالانحراف التوزيعي، الانزياح التوزيعي، تحوّل التوزيع، تغيُّر التوزيع
أول ظهور في هذه المجموعة: التعلُّم المُحافِظ لدالة Q للتعلُّم المعزَّز دون اتصال (2020)
يظهر في هذه الأوراق
- تعلُّم نماذج بصرية قابلة للنقل عبر الإشراف باللغة الطبيعية2021في السماء ✦
- التعلُّم المُحافِظ لدالة Q للتعلُّم المعزَّز دون اتصال2020في السماء ✦
- هل المحوِّلات فعّالة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية؟2023في السماء ✦
- سلسلة زمنية تساوي 64 كلمة: التنبؤ طويل المدى باستخدام المحوِّلات2023في السماء ✦
- SWE-bench: هل تستطيع النماذج اللغوية حلّ مشكلات GitHub الحقيقية؟2024في السماء ✦
- التعرّف على الكلام بمتانة عالية من خلال إشراف ضعيف على نطاق واسع2022في السماء ✦