Kernekoncepter
ReLM verbessert die Generalisierbarkeit von Chinesischen Rechtschreibkorrekturmodellen durch Umformungs-Training.
Statistik
"ReLM erreicht die neuen SotA-Ergebnisse auf bestehenden Benchmarks."
"ReLM übertrifft vorherige Modelle um einen großen Prozentsatz."
"ReLM zeigt bessere Transferabilität zu anderen Aufgaben."
Citater
"ReLM trainiert das Modell, den gesamten Satz umzuformulieren, anstatt nur Zeichen zu taggen."
"ReLM zeigt bessere Transferabilität zu anderen Aufgaben und ermöglicht Multi-Task-Lernen."