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借助误差暴露和一致性规范化提升非自回归机器翻译
通过错误曝光和一致性正则化的训练方法,研究中提出了解决条件掩码语言模型 (CMLM) 在训练和推断之间数据分布差异的问题,并在五个翻译基准上实验,取得了相对基线模型平均 0.68 和 0.40 BLEU 得分的改进,同时我们的 CMLMC-
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5 months ago
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