待验证50% 置信基准精确时间
采用频率感知训练调度（对稀有词元采样高于均匀采样）后，模型在最稀有词频区间上追平了参数量匹配的BERT与TinyBERT基线
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/28
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证样本过于简单则模型无学习价值，过于困难则可能引入噪声学习信号干扰训练，最有效的学习发生在略高于当前能力但仍可企及的区域68% 相似待验证BERTScore 等基于预训练向量的指标尝试引入语义相似度，但仍停留在句子粒度，难以追踪答案中具体事实主张是否与上下文一致67% 相似已验证奈奎斯特-香农采样定理指出，要完整重建模拟信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍67% 相似待验证当输入存在歧义时LLM不会报错，而是沿训练数据中最高频的语义路径继续生成，用统计上最常见的答案填补需求空白67% 相似待验证研究表明在干净测试集上得分相近的两个模型面对带噪声真实输入时性能差距可能扩大数倍66% 相似
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