Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Cấy ghép rồi tái tạo: Một mô hình mới để tăng cường dữ liệu văn bản

Created by
  • Haebom

Tác giả

Quang Chiến Vương, Hongyu Zhang, Beijun Shen, Xiaodong Gu

Phác thảo

Bài báo này đề xuất LMTransplant, một mô hình tăng cường văn bản mới tận dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). LMTransplant hướng đến việc tạo ra các chuyển đổi đa dạng và sáng tạo ở cấp độ nội dung bằng cách tận dụng kiến ​​thức của LLM, thay vì chỉ chuyển đổi ở cấp độ từ vựng như dịch ngược thông thường. Điều này đạt được thông qua chiến lược "ghép-tái tạo": tích hợp văn bản gốc vào ngữ cảnh được tăng cường bởi LLM, sau đó để LLM tạo ra văn bản đã được chuyển đổi. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng LMTransplant vượt trội hơn các phương pháp hiện có và thể hiện khả năng mở rộng tuyệt vời khi kích thước dữ liệu tăng cường tăng lên.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Tận dụng LLM để khắc phục những hạn chế của các phương pháp tăng cường văn bản hiện có và đưa ra phương pháp mới để tạo ra các biến thể đa dạng và sáng tạo ở cấp độ nội dung.
LMTransplant chứng minh hiệu suất và khả năng mở rộng vượt trội so với các phương pháp hiện có.
Chứng minh rằng kiến ​​thức LLM có thể được sử dụng hiệu quả để cải thiện chất lượng bổ sung văn bản.
Limitations:
Có khả năng cải thiện hiệu suất của phương pháp đề xuất có thể chỉ giới hạn ở các tập dữ liệu hoặc tác vụ cụ thể.
ĐầU ra của LLM có thể khó kiểm soát và có thể phụ thuộc nhiều vào kỹ thuật kịp thời.
Để Sử dụng LMTransplant hiệu quả có thể cần phải có đủ tài nguyên máy tính.
👍