长文本生成更简洁，斯坦福引入时间控制方法，论文入选ICLR 2022

，它们必要彼此接近，在回天在三维空间中所遵循条件表面积。从并不相同脚注中所抽取的片语不必要构成一个平稳的 trajectory，也不太有可能遵循桥上原始数据分析。

平面图 1

用作回天在建设工程培训编码器

这一外讨论了如何培训一个口语仿真来解码回天在的填充方案。首先用作亦同培训的增量 f_θ 将培训原始数据临近所的所有片语连续函数到修习的回天在三维空间。这给出了原始数据集文件的片语级回天在代码 (z0，. . . ，zT，. . ，zT) 的安德森桥上时间轴。然后，这不从零开始修习编码器，而是根据过去上下文和回天在方案微调 GPT2 填充脚注。

在推理小说间隔时间根据回天在建设工程填充脚注

平面图 2 展览了经过培训的编码器如何在推理小说时填充脚注。等价两个端点 z_0，z_T，从一个回天在的安德森桥上中所抽取 trajectory 样品，然后由这个桥上上的编码器填充。在许多前提，我们有可能这不正确安德森桥上的就此结束点。在这种前提，可以格式一组并不相同于开始点和就此结束点的片语（例如培训集的第一个和先前一个片语），并对这些点拟合柯西逐步形成一个表面积估计。在这种前提，填充涉及到首先从柯西采样，然后像实际上一样从桥上填充。有关培训和填充的不够多细节，可以参阅附录 b。

平面图 2

试验中

在试验中外，学术界评核了间隔时间依靠捕捉脚注原始数据分析的能力。一个大，可拆分为表列出的研究课题解决办法：

1、间隔时间依靠很难为均匀分布脚注原始数据分析原始数据分析吗？第 4.1 节用作一个片语先后顺序举例尽有可能来研究课题这个解决办法: 等价来自同一文件的两个片语，评核并不相同的仿真是否很难举例它们的原始先后顺序。

2、间隔时间依靠能填充均匀分布衔接的脚注吗？第 4.2 节用作脚注混和尽有可能来研究课题这个解决办法: 等价冠词和后缀，评核并不相同仿真二者之间混和的缺点。

3、间隔时间可以依靠一个大脚注原始数据分析仿真吗？第 4.3 节通过检验填充外的长三度来研究课题的网站小城市书评的脚注填充解决办法。

4、间隔时间依靠可以生快速增长三的衔接文件吗？第 4.4 节研究课题了容许长三脚注填充的这个解决办法: 评核仿真在填充操作过程中所只好外推时如何保存一个大脚注最近（例如十分相似的外先后顺序和长三度）。

学术界用作并不相同的回天在也就是说运行间隔时间依靠（d = 8,16,32）。增量架构是一个从 Huggingface 给予的冻结的 GPT2 亦同培训仿真和可培训的 MLP 网络。学术界提取出与 EOS token 并不相同的先前一层隐匿正常，并在隐匿正常的上方培训 4 层 MLP。该 MLP 网络不具备中所级的 ReLU 启动时，并且受到随机径向急剧下降的培训，修习率为 1 e-4，动量为 0.9。

这里赞赏了间隔时间依靠在语篇衔接特设中所对均匀分布语篇原始数据分析的实时缺点(RQ1)。语篇衔接通常是通过试验线性特征向量是否很难探测有序和无序片语对来衡量并不一定是否很难捉到语篇构造。这里比较了间隔时间依靠的增量与 GPT2 的先前一层的隐匿正常并不相同的 EOS token(Radford et al., 2019), BERT (Devlin et al., 2019), ALBERT (Lan et al., 2019), Sentence BERT (Reimers et al., 2019), SimCSE (Gao et al., 2021)。后四种步骤被设计为片语嵌入仿真。如表 1 所示，也透过了消融研究课题。

表 1: 语篇衔接的准确率由培训过的线性特征向量的试验准确率来衡量。

RQ1 的谜题是信服的：间隔时间依靠可以对谈话和书评中所的均匀分布脚注原始数据分析透过原始数据分析。

然后，试验中了评核间隔时间依靠如何填充均匀分布衔接脚注 (RQ2) 的脚注混和特设。脚注混和必需一个仿真，让一个依赖于片语的不比较简单脚注显得比较简单。例如，「Patty 很很高兴她的好朋友能来。Patty 和她的好朋友玩得很开心。」这里脚注混和的挑战是填充一个与约莫比邻片语均匀分布衔接的片语。

学术界在 BLEU (Papineni et al. ，2002) ，ROUGE (Lin，2004) ，BLEURT (Sellam et al. ，2020)和 BERTScore (Zhang et al. ，2019)上评核了填充句和 ground truth 混和句二者之间的语篇衔接性，如表 2 和表 17 所示。

此外值得注意人类作为补充片语的填充结果衔接程度的评核。参与者被要求对 ILM、LM 和 Time Control 填充的混和片语透过 1-5 的分数(从草率到比较合理)。

RQ2 的谜题是：由于明确了回天在原始数据分析，间隔时间依靠可以填充均匀分布衔接的脚注。

通过评核这些步骤是否实时了 Wikisection 上的文件构造，学术界评核了间隔时间依靠对一个大脚注原始数据分析 (RQ3) 原始数据分析的缺点。他们检验了填充的区段长三度是否与原始数据临近所的平均长三度归一化。Wikisection 的每份文件都包含一个小城市的摘要、历史、地理和人口数量外。

评核结果信服了间隔时间依靠对于原始数据分析一个大脚注原始数据分析的更为重要，例如归一化文件构造，这说道了 RQ3。

在开头 EOS token 的前提，学术界评核了间隔时间依靠填充一个大衔接脚注 (RQ4) 的缺点，称之为容许长三脚注填充特设，因为仿真需在填充时外推到其自然的西端以外。作为概述，1000 个 token 要比一般的 Wikisection 文件（最长三的脚注可定义）长三 50% 。在这项尽有可能上，本文提议的步骤也给予了不够好的表现。

揭示来说，间隔时间依靠更很高了脚注混和和话语衔接性尽有可能的效率，并在先后顺序和脚注长三度赞同性为长三脚注填充保存了脚注构造，证明了本文提议的步骤很难填充不够多均匀分布和一个大衔接的脚注。的团队认为，间隔时间依靠还可以扩展到不具备先后顺序原始数据的其他领可定义，例如视频或音频，或者在没有已知通常交但会点和西端的前提处理假定桥上接操作过程。

不够多详情可概述原论文。

。

重庆看妇科哪家医院比较好
江苏不孕不育医院哪里最好
山东
视疲劳怎么治疗效果最佳
广东癫痫
先诺欣
中医去痘
男性不育
邻医网
健脾