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小语言模型仅用判决标签后训练可恢复证据
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AI 综述
2026年10月，arXiv cs.CL 一篇论文在合同自然语言推理数据集 ContractNLI 上，比较小语言模型恢复证据片段的两种后训练方式。此前报道强调，仅用裁决标签做后训练即可恢复证据片段。最新报道给出具体数值：纯标签训练准确率 0.896、span F1 0.564；拒绝采样则按自动来源接地分数挑选与判决匹配的轨迹，准确率 0.797、span F1 0.556，而训练前为 0.747 与 0.493，逐字引用率 0.701。论文同时指出，匹配判决与对齐证据跨度之间仅呈弱相关，且受单语料、单种子限制，尚难判断两种方法孰优孰劣。
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报道时间线
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10月7日
- arXiv cs.CL无标注证据的判决：小语言模型在 ContractNLI 上该用拒绝采样还是纯标签后训练恢复证据？
小语言模型仅用判决结果后训练即可恢复证据：在 ContractNLI 上纯标签训练达准确率 0.896、span F1 0.564。拒绝采样按自动来源接地分数挑选判决匹配的轨迹，得 0.797 和 0.556（训练前 0.747、0.493），逐字引用率 0.701。匹配判决与对齐证据跨度仅弱相关，单语料单种子难分优劣。
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