arXiv q-fin.RM· Agus Sudjianto·· 5 天前AI 评分22
教师监督、固定表征与校准：候选评分决策模型的精确风险计算
Teacher Supervision, Fixed Representations and Calibration: Exact Risk Calculations for Candidate-Scoring Decision Models
AI 导读
研究对 Jev 与开源版本 JevAny 的三项训练要素（大模型软目标、冻结预训练骨干、温度校准）在高斯替代模型中做精确风险计算。在 CFPB 的 231,521 条信用卡投诉数据上，用逻辑教师概率训练的学生最终达到教师决策成本，而用结果训练的学生低 8%；30B 模型零样本经重校准后仍劣于教师，偏离一致性条件 17.5 decibans。
来源：arXiv q-fin.RM · arxiv.org