disco：生成模型分布式控制工具包

Germanán Kruszewski先生,乔斯·罗森,马克·戴米特曼

摘要
预训练的语言模型和其他生成模型已经彻底改变了NLP以及其他语言模型。然而，这些模型往往会重现训练数据中存在的不良偏见。此外，他们可能忽略了重要但难以捕获的模式。为了解决这些局限性，研究人员引入了分布式控制技术。这些技术不仅限于语言，还可以控制模型输出中任何感兴趣特征的流行程度（即期望值）。尽管这些技术具有潜力，但由于难以适应复杂的、断开连接的代码，它们的广泛采用受到了阻碍。在这里，我们介绍disco，一个开源Python库，它将这些技术带给更广泛的公众
选集ID：
2023.acl-demo.14年
体积：
计算语言学协会第61届年会会议记录（第3卷：系统演示）
月份：
七月
年份：
2023
地址：
加拿大多伦多
编辑：
达努什卡·博莱加拉,黄瑞红,阿兰·里特
地点：
国际计算语言学协会
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
144–160
语言：
网址：
https://aclantology.org/2023.acl-demo.14
内政部：
10.18653/v1/2023.acl-demo.14版
奖励：
演示轨道：杰出论文奖
比比键：
引用（ACL）：
Germanán Kruszewski、Jos Rozen和Marc Dymetman。2023disco：生成模型分布式控制工具包.英寸计算语言学协会第61届年会会议记录（第3卷：系统演示），第144-160页，加拿大多伦多。计算语言学协会。
引用（非正式）：
disco：生成模型分布式控制工具包（Kruszewski等人，ACL 2023）
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视频：
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