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Potentials方法降低语言模型期望估计方差

1 篇报道1 个报道来源9 小时前更新

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AI 综述

Francesco I. Re、Shubhangi Ghosh、Tim Vieira 和 Ryan Cotterell 提出一种利用采样时可获得的下一词条件概率,降低自回归语言模型测试函数期望估计方差的方法。论文称,该方法通过构造前缀 potentials 提高估计效率。 作者为多个估计目标和应用开发了相应的 potentials,并称在计算成本相近的情况下,这些方法在多个估计目标上实现了显著的方差降低。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月12日
  1. arXiv · Machine Learning
    利用 Potentials 估计自回归语言模型下的期望

    Francesco I. Re、Shubhangi Ghosh、Tim Vieira 和 Ryan Cotterell 提出利用采样过程中可获得的下一词条件概率,更高效地估计自回归语言模型下测试函数的期望。

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