Metric-Dependent Annotation Saturation for Learning from Label Distributions
当注释者对某个标签存在分歧时，分歧本身就带有信号，而捕获该信号所需的注释者数量取决于评估指标。我们根据从 ChaosNLI（一个为每个项目提供 100 个独立注释器判断的数据集）二次采样的标签分布来微调 NLI 模型，并识别与度量相关的饱和度。在我们的 3 类 NLI 设置中，熵相关性（模型是否识别哪些项目引起分歧）需要 N ≈ 20-50 个注释器才能收敛，而分布匹配（KL 散度）则达到 N ≈ 10 饱和（五个模型的改进为 87-95%……
I Knew We Have been F*cked As Quickly As We Bought There
泰勒·格雷毫不留情地讲述了一次残酷的任务，灾难不可避免。他描述了海军陆战队和他的队伍如何遭受毁灭性的打击——索马里级别的混乱——以及意识到可怕的事情即将发生却无力阻止它时的极度无助。这是你以前从未听说过的原始战斗现实。喜欢的朋友请点击订阅，点赞并分享给好朋友。观看完整剧集：EP。 229 --- #TheMikeDropPodcast、#MikeRitland、#veteran、#army、#Geopolitics、#MikeRitlandPodcast、#combatmemory、#militarychaos、#battlefieldreality、#militarylosses、#wa
