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像本地人一样说话：以本地风格提示大型语言模型
使用新的方法 AlignCoT，通过将上下文示例与 LLMs 的固有风格对齐，有效地改进了 LLMs 的推理能力，并结合其他最新的提示工程技术进一步提高了其性能。
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7 months ago
TSST：文本语音风格转换的基准和评估模型
本文介绍了 TSST 任务，它是一个新的样式转移 benchmark，强调人类导向的评估，探索和提升当前 LLMs 的性能。
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8 months ago
告诉你的模型去关注哪里：用于 LLMs 的事后注意力调控
介绍了一种名为 PASTA 的方法，该方法允许大型语言模型通过用户指定的强调标记来读取文本，从而提高模型遵循用户指示或整合来自用户输入的新知识的能力。
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8 months ago
EMNLP
样式汇聚：自动文本样式混淆以提高分类公平性
本文提出了一种基于变分自编码器（VAE）的框架，通过自动重写人类生成的文本来混淆文本的风格特征，具有两个混淆风格概念更灵活的选择，可以用于提高下游分类器的公平性。同时，文章还通过对文本进行两个或三个域的风格混淆的池化效果进行了综合研究。
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3 years ago
基于可衡量文本生成的内容传递方法研究
该研究提出了内容转移技术，该技术可以在长文本生成中通过引用外部文本源，例如新闻报道，生成适合文本上下文并富含内容的下一句话。我们在 Wikipedia 数据上的实验结果显示出明显的改进，并在此次研究中发布了 640K Wikipedia 参
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5 years ago
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