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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过大规模预训练语言模型，引入了名为Neural PG-RANK的新型训练算法。该算法通过实例化语言模型为Plackett-Luce排序策略，提供了一种合理的端到端训练方法，并有效地统一了训练目标与下游决策质量。实验证明，Neural PG-RANK在一致的评估设置下，在领域内表现出卓越性能提升，并在下游问答任务中实现了跨领域泛化。
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关键要点
- 引入了一种名为Neural PG-RANK的新型训练算法。
- 该算法通过实例化语言模型为Plackett-Luce排序策略，提供端到端训练方法。
- 有效统一了训练目标与下游决策质量。
- 实验证明Neural PG-RANK在一致的评估设置下表现出卓越性能提升。
- 在下游问答任务中实现了跨领域泛化。
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