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Gregor Kornhardt
Gregor Kornhardt
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新的 SOL 度量衡量文本生成分布差距
研究人员推出了一种新颖的度量方法 SOL，旨在通过比较文本生成模型隐藏状态的分布来评估它们。该方法利用双切片 Wasserstein 距离来量化生成分布与数据分布之间的差距，为非自回归模型提供了一种替代困惑度（perplexity）的评估方式。在 OpenWebText 训练的模型上进行的实验表明，SOL 能够检测分布性失败并提供稳定的估计。
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生成模型调整潜在噪声以更好地学习数据
研究人员开发了一个新的流式生成模型框架，该框架可将潜在噪声分布调整为正在学习的特定数据。与标准的高斯潜在噪声相比，这种方法使用一维分位数函数来创建数据自适应先验，从而能更好地处理重尾分布等。该方法在天气和图像数据集上显示出灵活性和有效性，且计算成本极低。