两种利用 LLM 进行摘要质量评估的方法：GPTScore 和 GPTRank

大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGPT，由于其优秀的表现，ChatGPT 及其背后的大型语言模型迅速成为人工智能领域的热门话题，吸引了广大科研人员和开发者的关注和参与。

本周精选了5篇LLM领域的优秀论文，为了方便大家阅读，只列出了论文标题、AMiner AI综述等信息，如果感兴趣可点击查看原文，PC端数据同步（收藏即可在PC端查看），每日新论文也可登录小程序查看。

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1.Exploring Transfer Learning For End-To-End Spoken Language Understanding

本研究探讨了端到端语音语言理解中的迁移学习方法。现有的语音助手如Alexa、Siri和Google Assistant采用两阶段的语音语言理解管道，首先是自动语音识别（ASR）组件处理客户语音并生成文本转录，然后是自然语言理解（NLU）组件将转录映射到可操作的假设。端到端（E2E）系统直接从语音生成假设更具吸引力