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Advancing Sequential Numerical Prediction in Autoregressive Models
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内容提要
本研究提出了数值标记完整性损失（NTIL），解决了自回归模型在顺序数值生成中忽视数字间连贯结构的问题，从而显著提升了模型性能。
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关键要点
- 本研究提出了数值标记完整性损失（NTIL）。
- NTIL解决了自回归模型在顺序数值生成中忽视数字间连贯结构的问题。
- 通过在标记和序列层面双重作用，NTIL改善了数值预测的精确性。
- 实验结果表明，NTIL显著提高了模型性能。
- NTIL具有重要的应用潜力。
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