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SLIDER框架用部分信息分解评估推理质量
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报道摘要
研究者提出可解释性框架 SLIDER，利用部分信息分解将相邻推理步骤中关于最终答案的信息拆分为唯一、冗余和协同三类非负成分，并据此定义 Step-RRI 指标。
摘自 arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）
报道时间线
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10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）用部分信息分解解读大语言模型的推理过程
研究者提出可解释性框架 SLIDER，利用部分信息分解将相邻推理步骤中关于最终答案的信息拆分为唯一、冗余和协同三类非负成分，并据此定义 Step-RRI 指标。
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