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Regress, Don't Guess — A Regression-like Loss for Number Tokens in Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了两种数字token损失函数，以改善语言模型在数字生成和数量推理方面的不足，尤其是在算术任务中。这些损失函数通过度量生成的数字与真实值之间的距离，显著提高了模型的数字准确性，特别是在标准T5模型上表现突出。
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关键要点
- 本研究提出了两种数字token损失函数，以改善语言模型在数字生成和数量推理方面的不足。
- 这些损失函数克服了传统交叉熵损失的局限性，通过度量生成的数字与真实值之间的距离来提高模型的数字准确性。
- 在标准T5模型上，这些损失函数的表现尤为突出，显著提升了模型在算术任务中的表现。
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