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CleanGen：针对大型语言模型中生成任务的反后门攻击
使用名为 CleanGen 的新推理时间防御机制，能够有效地减轻大型语言模型（LLMs）在生成任务中面临的后门攻击风险，通过识别并替换攻击者所偏好的可疑标记，避免生成攻击者预期的内容。实验证实 CleanGen 相对于其他防御机制在五种后门
PDF12 days ago
CERET: 文本生成的经济外部修正
通过考虑语义稳定性、蕴涵和样本间不确定度的方法，我们提出了 CERET，以改进文本生成的质量，实验结果表明 CERET 在各种任务设置下持续优于其他方法，相对于 LLM 自排方法，我们的方法仅需其延迟的 9.4% 且更具成本效益。
PDF22 days ago
ICLR通过概率推理实现逻辑一致的语言模型
通过引入基于原则的概率推理训练目标，本研究改进了大型语言模型的逻辑一致性和新知识推理能力。
PDF2 months ago
评估大型视觉语言模型时，我们究竟在衡量什么？潜在因素和偏见的分析
通过大规模的转移学习实验，从数据中发现潜在的视觉 - 语言技能，并揭示了对测试套件设计具有重要影响的有趣特性。
PDF3 months ago
ACL揭示了细调的大型语言模型的泛化能力
这篇论文研究了大型语言模型（LLMs）和它们经过微调后的变体之间的差异，尤其关注微调对 LLMs 内在泛化能力的影响。通过在不同任务和数据集上进行广泛的实验，研究发现微调应用于生成任务和分类任务的模型在泛化到不同领域和任务时表现出不同的行为
PDF4 months ago
InstructGraph: 通过图形中心的指令调优和偏好对齐，提升大型语言模型
通过指令调整和偏好对齐，InstructGraph 框架赋予大型语言模型（LLMs）图推理和生成能力。该框架中，我们首先提出了结构化格式化语言器来统一所有图数据，并且引入了图指令调整阶段来指导 LLMs 解决图推理和生成任务。最后，我们针对
PDF5 months ago
使用分类器分数蒸馏的文本到 3D 转换
通过对分类器无关指导在分数蒸馏中的作用进行重新评估，我们发现了一个令人惊讶的发现：仅仅用指导就足够进行有效的文本到 3D 生成任务。我们称之为分类器分数蒸馏（CSD）方法，它可以理解为使用隐式分类模型进行生成。这种新视角揭示了对现有技术的新
PDF8 months ago
EMNLP对大型语言模型在受控生成任务中的评估
大型语言模型在生成任务中的可控性和精细硬性约束方面存在挑战。
PDF8 months ago
GenEval: 评估文本与图像对齐的对象为中心框架
通过 GenEval 评估框架，我们展示了当前目标检测模型可用于评估各种生成任务的文本到图像模型，并分析其生成能力。我们发现最近的模型在这些任务上有显著改进，但在空间关系和属性绑定等复杂能力方面仍有缺失。最后，我们展示了如何使用 GenEv
PDF8 months ago
CoNT: 对比神经文本生成
本文提出了一种新的对比学习框架 CoNT，它从对比示例、对比损失和解码策略三个方面解决了对比学习在生成任务中使用的瓶颈问题，实验结果表明 CoNT 在机器翻译、数据摘要、代码注释生成等十个基准测试中都表现出优异的表现，特别是在摘要生成任务上
PDF2 years ago
ACL理解与生成道德故事的语料库
本文提出了两项理解任务和两项生成任务，以评估机器的道德故事理解和写作能力，并提供了一个新的汉英双语人工写作的道德故事数据集 STORAL，使用检索增强算法对模型进行训练，并在自动和手动评估中测试了不同模型的性能。
PDF2 years ago
ACLMTG: 多语言文本生成基准套件
介绍了一个新的基准测试套件，MTG，用于训练和评估多语言文本生成。该套件包括四个生成任务（故事生成、问题生成、标题生成和文本摘要）和五种语言，可测试模型在不同语言和任务之间的知识转移能力，有利于提高模型性能，并提供多样化的生成方案的全面评估
PDF3 years ago
音乐变形器
提出了一种使用修改后的相对注意力机制来设计变形金刚神经网络的算法，用于音乐作曲、演奏和生成任务，并在 JSB Chorales 和 Piano-e-Competition 数据集上获得了最先进的结果。
PDF6 years ago
ECCV多分辨率树网络用于 3D 点云处理
使用多分辨率树形网络来处理点云实现三维形状的理解和生成，可用于分类形状和学习点云形状的无监督生成，表现优于现有基于点的架构。
PDF6 years ago