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→实验结果摘要（按图表组织）
== 实验结果摘要（按图表组织） ==
== 实验结果摘要（按图表组织） ==
=== Table 3：去毒（RealToxicityPrompts）===
=== Table 3：去毒（RealToxicityPrompts）===
作者在 RealToxicityPrompts 上报告 ActAdd 与多类基线方法的对比，并用 Toxicity、(Dis)Fluency、Relevance 三指标衡量“毒性降低”与“质量/[[相关性]]代价”的权衡。ActAdd 在 OPT 与 LLaMA-3 上均报告了毒性下降，同时保持较低的质量损失。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
作者在 RealToxicityPrompts 上报告 ActAdd 与多类基线方法的对比，并用 Toxicity、(Dis)Fluency、Relevance 三指标衡量“毒性降低”与“质量/[[相关性]]代价”的权衡。ActAdd 在 OPT 与 LLaMA-3 上均报告了毒性下降，同时保持较低的质量损失。
* '''Toxicity（毒性）'''：用于去毒任务，使用 Perspective API 对生成文本打分，越低越好（Table 3）。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
* '''(Dis)Fluency（不流畅度）'''：以条件困惑度等作为流畅度代理，越低越好（Table 3、Table 4）。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
* '''Relevance（相关性）'''：用句向量余弦相似度衡量提示词与续写的语义相关性，越高越好（Table 3、Table 4）。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
=== Table 4：情感控制（IMDb）===
=== Table 4：情感控制（IMDb）===
=== Figure 3：非目标能力保留（ConceptNet 的 <math>P@K</math>）===
=== Figure 3：非目标能力保留（ConceptNet 的 <math>P@K</math>）===
Figure 3 展示 baseline 与 “with act-add” 在不同 <math>K</math> 下的 mean <math>P@K</math> 曲线几乎重合。作者据此认为 ActAdd 对非目标任务[[概率分布]]的影响可以忽略，从而支持“控制不显著损害通用知识能力”的主张。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
Figure 3 展示 baseline 与 “with act-add” 在不同 <math>K</math> 下的 mean <math>P@K</math> 曲线几乎重合。作者据此认为 ActAdd 对非目标任务[[概率分布]]的影响可以忽略，从而支持“控制不显著损害通用知识能力”的主张。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
* '''<math>P@K</math>（能力保留）'''：ConceptNet（LAMA）常识填空中，正确答案进入 top-<math>K</math> 候选的概率，用于衡量非目标能力是否被破坏（Figure 3）。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
=== Figure 4：推理开销（[[Inference]] time premium）===
=== Figure 4：推理开销（[[Inference]] time premium）===
作者测量 ActAdd 相对基线推理速度的额外开销，并在不同规模模型上估计该溢价的变化趋势。论文据此认为 ActAdd 的额外开销在相对比例上稳定或随模型增大呈下降趋势，从而具有[[可扩展性]]。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
作者测量 ActAdd 相对基线推理速度的额外开销，并在不同规模模型上估计该溢价的变化趋势。论文据此认为 ActAdd 的额外开销在相对比例上稳定或随模型增大呈下降趋势，从而具有[[可扩展性]]。
* '''Inference time premium（推理时间溢价）'''：相对推理时间增量比例（Figure 4）。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]
== 与[[提示词]]工程的关系 ==
== 与[[提示词]]工程的关系 ==