يمكن أن تسبب التحيزات والتحف في البيانات التدريبية في سلوك غير مرحب به في نصوص النص (مثل مطابقة النمط الضحل)، مما يؤدي إلى عدم القدرة على التعميم.أحد الحلول لهذه المشكلة هو إدراج المستخدمين في الحلقة والاستفادة تعليقاتهم لتحسين النماذج.نقترح خط أنابي
ب تصحيح توضيحي جديد يسمى Hildif، مما يتيح البشر لتحسين أقراص نصية عميقة باستخدام وظائف التأثير كطريقة تفسير.نقوم بتجربة مهمة الاستدلال باللغة الطبيعية (NLI)، والتي تبين أن Hildif يمكن أن تخفف من مشاكل القطع الأثرية بشكل فعال في نماذج بيرت التي تم ضبطها بشكل جيد وتؤدي إلى زيادة التعميم النموذجي.
