Dicas de otimização de geração de texto longo
Uma abordagem prática para garantir que textos longos sejam logicamente coerentes:
- estratégia de fragmentação: Adoção
generate(..., max_length=256, do_sample=False)Gerar em segmentos e adicionar no final de cada segmento"接下来请继续论述..."palavra inicial - aprimoramento da memóriaIncluir um resumo do texto anterior na entrada (
"根据之前讨论的3个要点...") - Controle de contorno: primeiro gerar
"请列出本文纲要以下是五个关键段落"Em seguida, toque em Expandir.
Programa de avanço:
- Adicione o ajuste fino
coherence_lossFunção de perda, treinada usando o conjunto de dados wikisection - Acesso a uma versão aprimorada do mecanismo de atenção do Longformer para melhorar a captura de dependência remota
- Para redação acadêmica, predefinições
section_headers=["引言","方法","结果"]estrutura obrigatória
Ferramenta de avaliação da eficácia: recomenda-se que a ferramenta de pontuação BERTScore ou Coherence-Focus seja usada para quantificar a eficácia das melhorias, e o valor-alvo deve ser >0,85.
Essa resposta foi extraída do artigoQwen3-8B-BitNet: um modelo de linguagem de código aberto para compactação eficienteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar o problema de coerência lógica da Qwen3-8B-BitNet na geração de textos longos?
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