💻 संगणक विज्ञान
Foresight Is Not Enough: Sentence-Level Future Signals, Self-Loop Hard Negatives, and the Calibration Gap in Small Language Models
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि ForesightLM-v2 मॉडल सफलतापूर्वक एक स्थिर वाक्य-स्तरीय भविष्य के पूर्वानुमान संकेत को सीख लेता है, यह प्रतिनिधित्व जनरेशन व्यवहार को सीधे नियंत्रित करने में विफल रहता है, जो यह प्रकट करता है कि इसके स्पष्ट लाभ मुख्य रूप से सीमान्तिक पुनर्रैंकिंग (semantic reranking) से उत्पन्न होते हैं न कि सीखे गए भविष्य के शब्द से, और यह छोटे भाषा मॉडलों में सीखे गए निरूपणों और कैलिब्रेटेड व्यवहार संबंधी परिणामों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है।