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官方账号arXiv cs.LG@Jianru Shen
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推荐理由：这篇论文测了11个小模型，发现温度缩放有校准不了的边界，用200道题就能算风险上限，20%风险预算下只有3个敢放手用。
小型语言模型
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8月6日
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该研究评估了11个指令微调模型在ARC-Challenge和TruthfulQA上的25,168次预测，参数规模从0.5B到14B。理论证明严格单调校准可保持风险覆盖前沿和错误检测AUROC，而温度缩放无法校准置信度恒高于准确率的模型。Clopper-Pearson方法可将200题校准集转化为有限样本风险证书。实证显示8/22个模型-任务对逼近温度缩放不可行下限，Platt缩放将ECE降至0.02。20%风险预算下仅3个模型-任务对获得认证自主权，10%预算下为零，并修复了TruthfulQA多项选择的答案顺序伪影。