BriefGPT - AI 论文速递
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用扰动的 kNN-MT 生成多样化的翻译
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了$k$NN-MT的理论和实证研究，发现结合$k$NN-MT和适配器的方法能够在特定情况下实现与微调相当的翻译性能，并在域外测试集上取得更好的性能。同时，优化上下文表示可以弥补$k$NN-MT与微调在低频特定领域词汇召回方面的差距。
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关键要点
- 本文研究了 $k$NN-MT 的理论和实证研究。
- 结合 $k$NN-MT 和适配器的方法在特定情况下实现与微调相当的翻译性能。
- 在域外测试集上，结合方法取得更好的性能。
- 优化上下文表示可以弥补 $k$NN-MT 与微调在低频特定领域词汇召回方面的差距。
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