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). Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp tăng cường văn bản hiện có, vốn chủ yếu tập trung vào các phép biến đổi ở cấp độ từ vựng và do đó thiếu tính đa dạng của các phép biến đổi trong khi vẫn duy trì ý nghĩa, LMTransplant tích hợp văn bản nguồn với ngữ cảnh mở rộng do LLM tạo ra, sau đó LLM sẽ tái tạo văn bản đã được biến đổi. Điều này cho phép LLM tận dụng kiến ​​thức vốn có của mình để tạo ra các phép biến đổi ở cấp độ nội dung đa dạng và sáng tạo hơn, đồng thời vẫn giữ nguyên các thuộc tính cốt lõi của văn bản nguồn. Phương pháp này vượt trội hơn các phương pháp hiện có trong nhiều tác vụ liên quan đến văn bản và thể hiện khả năng mở rộng tuyệt vời khi kích thước dữ liệu tăng cường tăng lên.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi đề xuất một phương pháp tăng cường văn bản mới sử dụng LLM để khắc phục những hạn chế của các phương pháp hiện có.
Khả năng tạo ra các biến thể văn bản đa dạng và sáng tạo ở mọi cấp độ nội dung.
Giữ nguyên các thuộc tính cốt lõi của văn bản gốc.
Khả năng mở rộng tuyệt vời khi kích thước dữ liệu tăng lên.
Vượt trội hơn các phương pháp hiện có trong nhiều tác vụ liên quan đến văn bản.
Limitations:
Bài viết này có thể không cung cấp thông tin chi tiết về các loại và quy mô cụ thể của LLM hoặc các chiến lược kỹ thuật nhanh chóng.
Chỉ có kết quả đánh giá hiệu suất cho các nhiệm vụ cụ thể được trình bày, do đó cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng tổng quát hóa cho các nhiệm vụ khác.
Vì phụ thuộc vào hiệu suất của LLM nên những hạn chế của LLM cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của LMTransplant.
👍