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STEER: 基于专家强化学习的统一风格转移
STEER 是一个统一的框架,通过专家增强(Expert Reinforcement)实现样式转移,用于解决样式转移中有限并行数据的挑战。该方法在多个目标样式中能够从任意未知源样式进行转移,具有灵活和高效的特性,取得了具有竞争力的基准线之上
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8 months ago
引导语言生成:利用对比专家指导和负面提示进行连贯多样的合成数据生成
通过对比专家指导和利用现有真实和合成示例实施对抗,STEER 通过嵌入重新定位来解决一致性和多样性问题,从而在生成合成数据时取得了更好的平衡。
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a year ago
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