MBR 从始至终：通过极小贝叶斯风险的视角探讨现代生成技术
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。最小贝叶斯风险（MBR）解码是一种选择机器学习系统输出的方法，不是基于最高概率的输出，而是基于多个候选项中具有最低风险（预期误差）的输出。本文首先介绍了该方法和最近的文献，证明了一些最近的方法可以被写成 MBR 的特例，为这些方法的性能提供了额外的理论依据，并给出了在 NLP 模型中应用 MBR 的理论和实证结果，包括该领域的未来方向的具体建议。
本文介绍了最小贝叶斯风险（MBR）解码的方法，该方法选择具有最低风险的输出，为NLP模型提供了额外的理论依据。文章还给出了在NLP模型中应用MBR的理论和实证结果，并提出了该领域的未来方向的具体建议。
