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Text Aesthetics in Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种美学提升管道，构建了TexAes文本美学数据集，并通过TAPO方法提升了文本美学评分及大型语言模型的表现。
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关键要点
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本研究提出了一种美学提升管道。
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构建了TexAes文本美学数据集。
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提出了基于直接偏好优化的文本美学驱动微调方法TAPO。
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TAPO方法改善了文本美学评分。
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TAPO方法提升了大型语言模型在一般评估数据集上的表现。
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