artificial data | BriefGPT - AI 论文速递

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揭示 LLM 生成数据的本质
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在生成人工数据中的不断扩大的作用。尽管人工数据能够与人类性能相匹配，但本文揭示了显著的潜在差异，尤其是在复杂任务中，LLMs 常常错过对内在人类生成内容的微妙理解。该研究批判性地考察了多样化的 LLM 生
PDF5 months ago
EMNLP纠错与提升：生成更好的错误以提高语法错误检测
本文研究如何通过有限的人工标注数据，使用基于注意力机制的序列到序列模型及简单的后处理程序、进行人工数据合成，以提高文本纠错的准确率。实验结果表明，我们的方法可生成质量较高的人工数据集，有效地提高了基于双向 LSTM 的文本纠错方法的性能水平
PDF6 years ago
CVPR高效多样性组合的判别式联合跟踪
这篇研究论文提出了一个在线集成追踪器，通过生成一组有效的人工训练数据来直接生成一个多样化的委员会。人工数据是从目标和背景的样本经验分布中抽样，这个过程由委员会查询控制，以缩小分类器之间的重叠，实验结果表明，该方案在公共基准测试上胜过传统的集
PDF7 years ago
基于深度语言处理的深度学习评估
本文讨论了用于视觉问答等任务的标准评估方法存在的问题，并认为人工数据可以作为当前实践的补充来解决这些问题。我们展示了利用现有的 “深度” 语言处理技术可以创建具有挑战性的抽象数据集，这些数据集使我们能够详细研究多模态深度学习模型的语言理解能
PDF7 years ago
ShapeWorld - 一种新的多模态语言理解测试方法
介绍了一种新的框架，用于评估多模态深度学习模型的语言理解和泛化能力，该方法可控制详细的数据内容，在四个不同任务上应用于视觉问答模型，通过开源我们的框架，我们希望刺激多模态语言理解领域的进步。
PDF7 years ago
基于单 / 双语神经机器翻译模型的对数线性组合用于自动后编辑
本文探讨了神经机器翻译模型在自动后编辑任务上的应用，并借助对不同模型的处理提高结果，使用简单的字符串匹配惩罚来控制原始机器翻译输出，产生了大量人工数据来解决训练数据不足的问题，超越了基线和其他系统。
PDF8 years ago