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通过多格式训练提升语言模型的跨格式鲁棒性

arXiv cs.CL · 2026-06-11 缓存

本文介绍了FormatMix,一种多格式训练方法,通过将部分训练项扩展为多个等效格式来提升LLM在不同答案格式间的一致性,表明格式多样性是鲁棒性的关键。

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