نقوم بتطوير نهج رواية للاستدلال بثقة في المحولات متعددة الطبقات الكبيرة والمكلفة الآن في كل مكان في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).تؤدي الأساليب الحسابية المطفأة أو التقريبية إلى زيادة الكفاءة، ولكن يمكن أن تأتي مع تكاليف أداء غير متوقعة.في هذا العمل، ن
قدم القطط - محولات تكيفية واثقة - حيث نزيد في وقت واحد من الكفاءة الحسابية، مع ضمان درجة تحديد الحاسمة مع النموذج الأصلي بثقة عالية.تقوم طريقةنا بتدريب رؤوس التنبؤ الإضافية على رأس الطبقات الوسيطة، وتقريرها بشكل حيوي عند إيقاف تخصيص الجهود الحسابية لكل إدخال باستخدام مصنف تناسق التعريف.لمعايرة التوقعات المبكرة لدينا الحكم، نقوم بصياغة امتداد فريد من التنبؤ المطابق.نوضح فعالية هذا النهج في أربعة مهام التصنيف والانحدار.
