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LLM 연구 에이전트가 벤치마크 과적합 없이 일반화하는 이유는 성공 전략이 높은 압축성을 지니기 때문이다.
ASR 모델들이 실제 음성이 아닌 벤치마크 패턴을 학습해 점수를 부풀리는 현상을 정량화하는 연구가 발표됐다.
타겟 인코딩 피처가 높은 중요도를 보였음에도 일반화에 실패한 사례를 분석했다.
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