Investigating Numerical Translation with Large Language Models

主要内容

  1. 研究背景:数字翻译在金融、科技等领域至关重要,要求高度精确,但现有评估指标难以有效衡量数字翻译的准确性,相关研究较少,大语言模型(LLMs)在数字翻译方面的能力也未得到充分探索。
  2. 数据集构建:构建了基于真实业务数据的中英双向数字翻译数据集,涵盖大单位、范围、小数、数字字符串等十种数字翻译类型,并详细说明了每种类型的特点和示例。
  3. 模型评估与错误分析:测试了通用LLMs和翻译LLMs在数据集上的表现,发现没有模型能在所有数字翻译类型上表现出色,尤其在大单位翻译上表现较差。分析了错误原因,包括模型架构更擅长处理语言模式而非数字计算,存在单位转换困难和浮点计算精度问题。
  4. 改进策略及结果:提出上下文学习(ICL)、思维链(COT)和后编辑(PE)三种改进大单位翻译的策略。实验表明,PE策略在所有基础模型上的表现均优于ICL和COT策略,能更有效地纠正翻译错误。

创新点

  1. 构建新型数据集:构建了包含十种数字翻译类型的中英双向数字翻译数据集,基于真实业务数据
研究双层优化在学习和视觉中的应用,是为了改善学习算法和视觉系统的性能。在学习和视觉任务中,我们通常面临两个层面的优化问题。 第一层优化问题涉及到学习算法的优化,即如何通过合适的学习算法来获得最佳的模型参数。学习算法的优化过程通常涉及到定义损失函数和选择合适的优化方法。然而,常规的优化方法在高维问题中可能会面临挑战,导致在学习过程中陷入局部最优解。因此,研究者们开始探索使用双层优化方法来改进学习算法的性能。双层优化方法通过引入内部优化循环来进一步更新学习算法中的超参数,以改善模型性能。这种方法可以更好地探索参数空间,寻找更优的模型参数,从而提高学习算法的效果。 第二层优化问题涉及到视觉任务的优化,即如何通过图像处理和计算机视觉算法来解决具体的视觉问题。视觉任务可以包括目标检测、图像分割、姿态估计等多个方面。传统的视觉算法通常是通过定义特定的目标函数并使用迭代方法来进行优化。然而,这种方法可能会受到参数选择和初始条件的限制。因此,研究者们开始研究使用双层优化技术来提高视觉任务的性能。双层优化方法通过引入内部优化循环来逐步调整算法超参数和模型参数,以更好地适应特定的视觉任务。 总之,研究双层优化在学习和视觉中的应用,旨在改善学习算法和视觉系统的性能。这种方法可以通过优化学习算法的参数和模型参数,以及优化视觉任务的目标函数和算法参数,来改进学习和视觉的效果。这将有助于在学习和视觉领域取得更好的结果和应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值