language generation models | BriefGPT

关键词language generation models

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噪声的力量：为 RAG 系统重新定义检索
通过详细和批判性地分析信息检索组件对检索辅助生成系统的影响，本研究揭示了特定类型的文档对于有效的检索辅助生成提示公式所需的特征，发现包括不相关的文档能出乎意料地提高准确性超过 30％。这些结果强调了需要开发专门策略来将检索与语言生成模型相结
PDF5 months ago
EMNLP从自由文本人类反馈中学习 -- 收集新数据集还是扩展现有数据集？
通过人类的自由文本反馈进行学习对于对话系统至关重要，本文通过研究多个常用的对话数据集，包括 MultiWoZ，SGD，BABI，PersonaChat，Wizards-of-Wikipedia 和 Self-Feeding Chatbot
PDF8 months ago
ACL解释 Transformer 如何利用上下文来建立预测
本文使用 Transformer 的最新可解释性进展提出了分析语言生成模型的过程，并使用对比实例比较了我们的方法与渐变和扰动基线的解释的一致性，结果表明我们的方法具有更好的表现。最后，我们将该方法应用于神经机器翻译模型，并展示了生成人类相似
PDFa year ago
通过隐形水印保护语言生成模型
提出 GINSEW 方法以保护文本生成模型免受窃取，通过在目标令牌的解码步骤的概率向量中注入秘密信号，并在疑犯模型中检测秘密信息，GINSEW 可以有效地识别知识产权侵权的实例，表现出比之前的方法对抗去除水印攻击有 19 至 29 点的平均
PDFa year ago
EMNLP基于风格融合的面向受众的自然语言生成
本文提出了风格注入的新任务，旨在将样本的风格偏好融入到预训练语言生成模型中，以生成具备风格的文本。通过有限的人工判断，我们的方法可以为风格分析模型提供数据并增强其样本集，同时平衡流畅性和风格采用。实验结果表明，我们的注入方法可以生成具有吸引
PDFa year ago
EMNLP扭结解码：多样的生成器相互引导
介绍了 Twist 解码这一简单通用的文字生成算法，该方法利用多样的模型来提高性能，在机器翻译和科技论文摘要等场景下表现出色，鼓励学者和实践者共同研究生成模型，寻找互补优势。
PDF2 years ago
ACL曝光偏差的重要性：语言生成中误差累积的模仿学习视角
本文探讨语言生成模型存在的问题，阐述了模型脆弱性产生的原因，并从模仿学习的角度分析暴露偏差。作者证实了该假设，通过分析误差积累的原因和导致质量低下的积累。
PDF2 years ago
ACL生成和评估语言的双重排行榜
提出了一种新的比较模型，即 Bidimensional Leaderboards，这种模型同时跟踪语言生成模型的进展和评价指标，通过人类评价，对评价指标进行排名和选择，以模型和评价指标为竞争方，最后得出一个集成评价指标。
PDF3 years ago
ACL通过语言适应特征检测机器人生成的文本在人机交互中的使用
本文研究了语言生成模型的民主化对人们与机器人互动方式以及识别机器人生成的文本方法的影响，并发现结合人类对话反馈信息的机器人生成文本识别方法更加稳健，同时对人机会话的语言统计学变化进行了分析。
PDF3 years ago
COLING对情感语言生成进行控制的语言模型适应
本文介绍了一种使用情感驱动的文本生成模型，其能够有效地生成带有情感色彩的、主题集中的且语法正确的句子，并集成了 GPT-2 等概率文本生成模型。该模型考虑了情感类别、强度和主题的灵活性，并在自动化评估和人类研究中优于其他情感文本生成模型。
PDF4 years ago