יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

עדכון תקינות: גאומטריה, תאימות מטרה והערכת כבדה

When Edit Localization Amplifies Relative Selection Bias: Gradient Geometry, Target Mismatch, and Importance Weighting
עדכון תקינות: גאומטריה, תאימות מטרה והערכת כבדה. ניתוח זה חושף את הקשר בין עדכון תקינות לבין תחושת הבחירה הנבחרת.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.13709v1 Announce Type: new Abstract: Human corrections identify editable spans, but the examples receiving corrections may come from a selective feedback channel. We analyze this interaction at a fixed model checkpoint by decomposing a localized gradient into edited and retained untouched components. Squared relative selection bias is a ratio of quadratics whose derivative has the sign of an explicit quadratic polynomial. Localization can increase, decrease, or nonmonotonically change this diagnostic; its direction depends on component biases and geometry. Oracle importance weighting recovers the population mean for each fixed localization objective, but these objectives have different targets. Against one common full-gradient target, we derive the finite-sample mean-squared err
קרא במקור המקורי