本研究提出了一种新的生成式跨模态检索框架SemCORE，解决了现有方法在语义信息方面的不足。通过结构化自然语言标识符和生成语义验证策略，SemCORE提升了语义理解能力，并在多个数据集上显著提高了检索性能。

本文探讨了微调大型语言模型时选择最佳生成策略的方法，提出了一种可扩展的近似方法，通过评估输出相似度来选择策略，并通过基准测试验证其有效性，研究表明该策略显著提升模型性能。

研究提出了一种方法，通过分析语言模型生成文本与自然语言的统计匹配程度来量化学习效果。结果显示，神经语言模型部分学习了这些倾向，且拟合程度取决于模型架构和生成策略。Nucleus采样生成的文本更符合自然语言的类型-标记关系，而LSTM生成的文本在长度、停用词和符号分布上表现较好。