arXiv ID:
2606.11643
arXiv 提交日期: 2026-06-10
基于多格式训练提升语言模型的跨格式鲁棒性 / Improving Cross-Format Robustness in Language Models with Multi-Format Training
1️⃣ 一句话总结
本文提出并验证了一种轻量级的多格式训练方法(FormatMix),通过将约30%的训练数据扩展为多种语义等价的答案格式,可以显著提升大语言模型在应对不同问题格式时的一致性和任务表现,避免因格式变化导致回答失败。