현대 생성 시스템에 대한 접근은 API를 통해 쿼리하는 블랙박스 환경에서 제한되는 경우가 많습니다.
연구진은 차별적 인수분해 프레임워크를 도입하여 고품질 및 저품질 쿼리 세트를 구별하고, 쿼리 예산이 증가함에 따라 우연 수준의 분류 확률이 지수적으로 감소한다고 밝혔습니다.
추정된 인수분해 파라미터는 세 가지 감사 작업에서 경험적 성능 감소율을 예측하며, 추정된 차별적 필드를 사용하여 선택된 쿼리 세트는 오라클 쿼리 세트의 경험적 순서를 재현합니다.