研究人员开发了一种名为Progress Ratio Embeddings (PRE)的新方法，以改进神经语言模型生成文本的长度控制。该技术解决了先前方法（如Reverse Positional Embeddings (RPE)）的局限性，这些方法在训练数据之外的长度控制方面存在困难。PRE利用连续的三角信号，在不影响生成文本质量的情况下提供稳定的长度保真度，并在新闻摘要任务中显示出有效性。 AI
影响 引入了一种新颖的技术，可以更精确地控制文本生成的长度，从而可能提高摘要和其他序列到序列任务的可用性。
排序理由 这是一篇详细介绍神经文本生成新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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