However, most previous works on instruction tuning focused on improving the zero-shot performance on language only tasks, while computer vision and multi-modal tasks have been left out.

然而，大多数以前关于指令调节的工作都集中在提高单语言任务的零轴性能上，而没有考虑计算机视觉和多模态任务。


So we showed that by measuring length in characters, the first column, in syllables the middle column, and in words the right column.

我们通过测量字符的长度来显示它是第一个单词的第一个字母，第一个单词的中间字母，和单词的正确字母。因此，我将集中


So, semantic parsing is a task to build semantic representations of user queries such as SQL and Lambda Calculus.

务，建立用户查询的语义表示，例如，SQL和LambdaCalculus。


Our third recommendation is to build specialised datasets and models within 4 specific communities.

第三个建议是建立特殊数据集和模型，


The trigger set is a group of words in a moderate frequency interval.

触发器集是中频间隔内的一组词，


I'm here to introduce our work "Distilling Script Knowledge from Large Language Models for Constrained Language Planning".

我来介绍我们的工作：区分脚本知识和语言模型的语言规划。


So for the training dataset, we use 53 tasks from 9 groups for training and we sample 10,000 instances per task.

因此，我们在训练数据集中使用了53个任务来进行训练，并对测试任务进行了10,000次采样


The resolution of a given pronoun requires two types of information.

代词的解释需要两种类型的信息。


So we can ask the model to generate a persona, which is a depiction of an imagined individual using a prompt like "Imagine you are an Asian woman.

因此，我们可以要求模型生成一个“人格”，即使用一个提示（如“想象你是一个亚洲女性，


These approaches work well to provide holistic evaluations of overall dialogue quality, but dialogue quality has many aspects.

这些方法很好地提供了对整个对话质量的全局评估，但对话质量有很多方面，


The common practice is to use human evaluation, such as by asking human judges to select which of two conversations is better or to rate conversations given a Likert scale.

普遍做法是使用人类评估，例如要求人类裁判者选择哪个对话更好，或要求对话评估给出一个利克特级别。


In this presentation, we first talk about language modeling in healthcare.

在演示会上，我们首先谈到了医疗保健语言模型，


If the language model has access to the exact same background knowledge as the annotators, then the accuracy is really high, it's around 92 to 95%.

如果语言模型有与注释者相同的背景知识，那么准确率就非常高，达到92%到95%。


So during training, we train it on English queries or the combination of English and German Few-shot queries to train a multilingual model to predict the SQL output.

在训练中，我们在英语查询或英语和德语少样本查询的组合上进行训练，以训练多语言模型。


We observe that models have been used in CoNLL-2003 to develop NER for almost 20 years and this naturally raises several problems.

我们观察到，模型已经使用卡诺尔2003年开发的NRL模型开发NRL模型已经有20多年了，这自然会引起许多问题：


That's because this is related to the "Traveling Salesman" problem.

这是因为这与旅行推销员问题有关。


What we see here is that when the governor is on the left, the tendency for the left conjunct to be shorter grows steadily, with the absolute difference in words, and the same is observed when there is no governor as in coordination of sentences.

，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越


Hi, I'm Siyu Yuan from Fudan University.

我是福德大学的CSYuan，


And when we go, as in our case, to five-shot prompting, there is nearly no difference to the actual form of the prompting.

，但当我们像我们这样做到五次提示时，实际提示形式几乎没有区别。


And vice versa, right-leaning language models are better at detecting hate speech targeting white and men, however worse at detecting hate speech targeting at black LGBTQ plus and other minority communities.

反之亦然，正确的语言模型更好地检测白人和男性，然而更好地检测黑人、LGBTQ+和其他少数群体的言论。


But that's not the end of the story, because if we either way decide to access clean samples, then training on them directly will even achieve better performance.

但这不是故事的结尾，因为如果我们任一方式决定访问干净的样本，那么直接在样本上训练甚至会获得更好的性能。


And we test Multilingual Model which we train one multilingual model for all languages.

我们测试了一个多语言模型，这个模型我们训练了一个所有语言的多语言模型，


So in English, as you might know, direct objects prefer to be close to the verb, while adjuncts may be further away.

了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我


The watermark method need to meet the following properties.

水印方法需要满足以下属性：


To this end, we propose to investigate the political bias propagation pipeline from pretraining data to language models to downstream tasks, specifically by asking the following questions: First, how do we evaluate the political leaning of language models and what role does pretraining data might have on such political biases?

因此，我们建议从收集数据、语言模型到下游任务的政治偏见传播管道中进行调查，特别是通过询问下游任务。首先，我们如何评估政治语言模型的倾向？这种政治偏见对我们什么价值？


First of all, when we use corpus-level metrics: so for BLEU, we find that context-agnostic models have the best performance.

首先，当我们使用语料级指标（如SILVER-BLUE）时，我们发现上下文无关模型表现最佳，


The second one is when the entities have similar titles, for example, two books with the name "The Return".

第二种情况是当实体具有相似的名称，例如两个带有名称“德里特”的书籍。


And lastly, please make sure to check out our paper, our data set and if you have any questions, feel free to contact me.

最后，请务必检查我们的文件和数据集，如果您有任何问题，请随时联系我。


So why does the match prefix affect the language model judgement so much?

所以，为什么匹配前缀会对语言模型判断产生这么大的影响？所以


These are the links to our core data set and our paper.

这些是我们代码数据集和我们的论文的链接。


And, also the observation that was made in parsing that this tendency grows with length difference.

在传递中，趋势是随着长度的增长而增长的


At the same time, we also found that the performance drop here is caused by temporal drift and kind of surprisingly, it is not caused by adaptive overfitting even though CoNLL-2003 has been used for over 20 years.

同时，我们还发现这里的性能下降是由暂时偏离造成的，而且令人惊奇的是，这不是由于适应性过度调整造成的，尽管康纳尔2003年已经使用了20多年。


However, when the governor is on the right, as here, "laughed" governs the coordination Ted and Ned, this effect disappears.

主语-谓语-宾语时，这种效果消失了。因此，我们通过测量句子中各个部分的长度来展示这一点：第一列是子句的中间列，第二列是子句的右列。我们将注意力集中在右列上，结果是当句法结构是主语-谓语-宾语时，这种效果消失了。


We introduce the first biomedical model in French named DrBERT, which is based on RoBERTa and trained on NACHOS, which is a data set of medical crawled data from the web.

我们介绍了第一个法国生物医学模型，名为伯特医生，该模型基于罗伯塔，并在纳乔斯上训练，这是从网络上收集的医疗数据集。


And both of the women of color personas make references to ancestry while the white man persona has nothing of the sort.

两位女性角色都提到祖先，而白人男性角色则什么也没有。


So "Marge read it yesterday" is fine because the direct object is close to the verb, while "Marge read yesterday it" is much worse.

，而adjuncts可能会被进一步远离，正如昨天的马克·雷迪特（MarcReddy）很好，因为直接对象被闭在词中。


In such cases, the left conjunct prefers to be shorter; the most of the biggest difference between the two conjuncts.

在这种情况下，左侧的协调应该更短。.然而，当右侧的句法结构是


这部动画片有三个对话泡泡。


So a lot of translations depend on context.

因此，许多翻译都依赖于语境；


But these models are not much better than models that do not use context on other phenomena like ellipsis, pronouns, and verb form.

在其他现象，如省略、代词和动词形式方面并没有比不使用上下文的模型好多少。


我们的框架分为两个主要步骤。


First, we tag each input token with an unordered multiset of tokens that will appear in the output.

首先，我们为每个输入令牌标记一个未排序的多个令牌集，这些令牌将出现在输出中。


We saw that the actual form of the prompting doesn't have a big influence in the case of several short promptings.

我们看到实际的提示形式在多次提示的情况下并没有太大的影响。


And finally when they have similar info boxes or attributes on Wikipedia.

最后，他们在维基百科上有相似的信息框或属性，


But if the previous sentence was "Could it be anything serious, doctor?", then "mole" refers to a birthmark.

句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果而“more”也可以指“出生年份”，


And we saw here in the orange dotted line, the MPP judgments are relatively stable.

并在这里，在橙色线上，我们看到MPPT判断相对稳定。


We find that the proposed PRC strategy works better than other state-of-the-art strategies, although the difference is small.

我们发现该提议的PRC策略比其他艺术状态策略更好，尽管差异很小。


That's because this is related to the "Traveling Salesman" problem.

这是因为这与旅行推销员问题有关。


Our concrete recommendations for future work are as follows.

我们关于未来工作的具体建议如下。


The second one, which is the alternative question is generated as follows.

第二个，即替代问题，是通过以下方式生成的。


As we can see, using more instructions can improve the model's overall performance and reduce its sensitivity a lot.

因为我们可以看到使用更多的指令可以改善模型的整体性能，并降低其敏感度。


And for example, we train the English model on English query and during inference we translate the German query using API to English and then use the trained model to predict the SQL.

例如，我们可以训练一个英语模型来处理英语查询，然后在推断过程中使用API将德语查询翻译成英语，然后使用训练好的模型来预测后续内容。


But that's not really the case for Aditya Sharma.

但这并不是阿迪蒂亚·沙玛的案例。


However, French didn't have any open source model for biomedical until now.

然而，法国直到现在仍然没有新的开放源模型。


In this work, we try to answer these two questions.

在本研究中，我们试图回答这两个问题：


We are also observing that more specialized data is better, but it doesn't scale well.

我们还观察到，专业数据是更好的数据，但它没有很好地衡量。


And we compared to state-of-the-art systems, so the best performing system, so the WMT evaluation.

我们将比较两个艺术系统，即最佳性能系统，即双语测试评估


The argument is based on the principle of dependency length minimization that I will explain on the basis of these examples.

这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读


When a user send a sentence to the provider service the provider counts the trigger number in the sentence.

当用户向提供者服务发送一个句子时，提供者计算句子中的触发器数字。


First, report the model selection criteria.

首先，报告模型选择标准，


And so one question that people might ask is, do datasets and models have positionality?

所以，人们可能会问：数据集和模型是否具有位置性？


We evaluate constrained language planning ability of large language models and develop an over-generate-then-filter method for large language models.

我们评估了大型语言模型的受限语言规划能力，并为大型语言模型开发了一个过度生成过滤方法。


That is, when we perturb the sentences in the acceptable domain, we see similar increase in all the perturbations and when we perturb the sentences in the unacceptable domain, we see decrease in MPP judgments in similar fashion.

也就是说，当我们在可接受的领域破坏句子时，我们会看到所有破坏的类似增加，而当我们在不可接受的领域破坏句子时，我们会看到类似的减少在MPJ的判决中。


We find that T5 fine-tuned on CoScript can generate scripts of higher quality than most large language models, indicating that smaller models can surpass larger models when properly trained on suitable datasets.

我们发现，T5Fine-tunedonCorescript可以生成比大多数大型语言模型更高质量的脚本，表明更小的模型可以在适当的数据集上正确训练时支持更大的模型。


Hello, my name is Vasudha and I'm a Computer Science PhD candidate at Stony Brook University.

hello，我叫瓦苏达，我是斯通尼布鲁克大学的计算机科学博士研究生，


In this paper, we don't use trees and introduce a neural seq2seq model that directly models the correspondences between fragments of the input and fragments of the output.

在本文中，我们没有使用树状结构，而是引入了一个年序模型，该模型直接模拟输入片段和输出片段之间的相互关联。第一次


Existing works can be broadly classified into four categories.

现有的作品可以大致分为四类。


They usually rely on hand-constructed data sets that are very time-consuming to curate and they also usually only. measure very specific stereotypes, meaning that they don't generalize well to other demographics or contexts, or they simply capture very general broad associations, like negative associations with particular groups.

它们通常依赖于非常耗时的手工构建的数据集。它们通常只会测量非常特殊的刻度，意味着它们不能与其他人口统计学或联系广泛化，而它们只是简单地捕捉非常普遍的广泛联系，例如与特定群体的负面联系。


We find that all language models achieve unsatisfactory results on planning for specific goals.

我们发现所有的LilyPad模型在规划特定目标时都达不到令人满意的结果。


In watermark injection, we first define a target embedding.

在水印注入中，我们首先定义一个目标嵌入。


Is it 4 gigabytes, 8 gigabytes, or more?

是4GB、8GB还是更多？


As we can see from the figures, the vanilla model, termed FTw, initially underperforms more complicated WSL methods, like COSINE.

正如我们从图表中可以看到，瓦利纳模型称为FTW，最初表现不佳，无法比拟于更复杂的WSL方法，如共轭。


One approach is to simply ask human judges to evaluate several dimensions of dialogue quality, such as the relevance of model responses using existing comparative or Likert scale methods.

一种方法是简单地要求人类裁判人对对话质量的几种维度进行评估，例如模拟回应的相关性，使用现有的比较或利基级方法。


塞尔文和凯亚在公园里见面，工作一整天


And we test Multilingual Model which we train one multilingual model for all languages.

它有一个多语言模型，我们可以为所有语言训练一个多语言模型。


And we also see that if we consider the actual elapsed time or the computational-aware time, that is the fastest strategy.

我们还看到，如果我们考虑实际的适应时间或计算的适应时间，适应是最快的策略。


This ensures us to do automatic evaluation well grounded in political science literature.

杂性测试）来确保在政治科学文献中进行自动评估。


We also find some other interesting findings.

我们还发现一些其他有趣的结果，


In this work, we try to answer these two questions.

在这项工作中，我们试图回答这两个问题：


For example, the same genre or the same artist for a song.

例如歌曲的同一类型或同一艺术家。


Further, on iteratively fine-tuning on both tasks, we find that fine-tuning of CE tasks followed by further fine-tuning on debate yields a much better zero-shot performance.

在进一步对双任务进行迁移学习时，我们发现对CE任务进行迁移学习后，通过进一步对迁移学习进行迁移学习，我们发现迁移学习对CE任务的迁移学习后，通过进一步对迁移学习进行迁移学习，我们发现迁移学习对CE任务的迁移学习后，通过进一步对迁移学习进行迁移学习，我们发现迁


Therefore, this motivates us to build a multi-modal instruction tuning dataset.

因此这促使我们建造一个多模指令调音器数据集。


Hi, I'm Shangbin, PhD student in the University of Washington.


Further mentioning that "I don't think I could keep my job without them" justifies the second occurrence.

在没有他们的情况下保持我的工作，这就合理了第二次出现，


First, we look at part-of-speech tags that have high mean P-CXMI.

首先我们看了语音标记符号，发现它们的意思是“高


We extract grammatical sentences from Adjunct Island and then we add it as a prefix to both the acceptable query and the unacceptable query.

前加上一个句子来重建更长的序列。这个句子来自一个名为“adgentile”的句子库。因此，


The first one is adaptive overfitting, which is overfitting costs by reusing the same test set over and over again and this is usually manifested as the diminishing returns on a new test set.

第一个是适应性过度适应，这是由反复使用相同的测试集引起的过度适应，并且这通常在新测试集上出现减少时表现出来。


As shown in this figure, if there are no clean validation samples, then the trained models cannot generalize beyond the original weak labels, meaning that the training is pointless.

如图所示：如果没有清洁的验证样本，那么训练模型就不能超越原始的微基准级别，这意味着训练是无用的。


Recent works in tasks like question answering show that models can use pretrained-time knowledge to solve the task.

通常通过预训练获得的知识，通常通过预训练获得的知识，通常通过预训练获得的知识，通常通过预训练获得的知识，通常通过预