Die Template-Denoising-Strategie hat signifikante Auswirkungen auf die Modellleistung und die Interpretation der Ergebnisse von CoT-BERT. Durch das Denoising der Templates wird die potenzielle Verzerrung der Modellergebnisse durch die Prompts reduziert, was zu präziseren und konsistenteren Satzvektoren führen kann. Dies könnte die Fähigkeit des Modells verbessern, semantische Informationen in den Eingabesätzen korrekt zu erfassen und zu repräsentieren. Darüber hinaus könnte die Template-Denoising-Strategie dazu beitragen, die Interpretierbarkeit der Modellergebnisse zu erhöhen, da sie sicherstellt, dass die generierten Satzvektoren auf den tatsächlichen Inhalt der Sätze fokussiert sind und nicht durch die Prompts beeinflusst werden. Insgesamt könnte die Template-Denoising-Strategie dazu beitragen, die Robustheit und Zuverlässigkeit von CoT-BERT zu verbessern.