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gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习
21ME652模型回答纸-2效果从2022-
模型回答Paper-1与2021-22的效果（CBCS方案）B.E.第六学期。学位考试主题标题：生物 - 业务管理和企业家时间：3小时最大标记：100注意：回答任何五个完整问题，从每个模块中选择一个完整的问题
AP 宏观经济学自由回答问题 1：第 1 组
• 回答在部分 (a) 中因说明资本和金融账户出现赤字并解释 CA+CFA=0 而获得 1 分。 • 回答在部分 (b) 中因正确绘制了总需求-总供给图（显示 Y 1 和 PL 1）而获得 1 分，并正确显示了 Y 1 处的垂直 LRAS 曲线而获得 1 分。 • 回答在部分 (c) 中因正确将 AD 向左移动并显示实际产出和价格水平下降而获得 1 分。
AP物理2：基于代数的2021自由回答问题
电路是通过连接电阻R的欧姆灯泡和一个圆形环路A的圆形环，该电阻由具有可忽略的电阻的电线制成。该电路以垂直于电磁体场的环的平面放置，如上所示。磁场随时间的变化而变化，如图2所示。灯泡在间隔T S U B 1中耗散能量小于t，小于t sub 3。图3显示了灯泡散发的累积能量（自t = e quals 0以来耗散的总能量）随时间的函数。
回答关键学生工作簿Marcus Bucek
A.取下/抬起→1。发射B.向上飙升→2。飞起来C.启动 /启动→3。开始 /开始D。从地面→4。开始 /上升 /开始E.将注意力转移到 / on→5。重新安装 /开关的重点 /切换到F. jury's Still→6。推动自己→9。继续前进，不要放弃J.依靠→10。取决于
加州计划使用人工智能来回答你的税务问题
2023 年 11 月，该州政府运营机构评估了生成式人工智能的利弊。报告警告称，生成式模型可能会产生令人信服但不准确的结果，对同一提示给出不同的答案，并且当预测偏离准确结果时，模型会崩溃。当人们过度信任和依赖自动决策时，生成式人工智能还存在自动化偏见的风险。
基于NLP的问题回答肠道微生物组的GPT
当前基于NLP的CHATGPT深度学习模型已经开发并验证了这些模型，这些模型在与一般主题有关的多项选择问题上，并在某种程度上是标准的科学基准数据集，例如PubMed Question-swingering（PubMedQA），Arxiv和Stanford Question-wording Question-Assive-Assive-Asswork-Assworge-Answorking Dataset（Squead）。但是，QA任务尤其是全文文章阅读是一项非常具有挑战性的任务，并且在当前Chatgpts的科学环境中是一项艰巨的任务。我们的管道着重于生物化学，生物信息学，生物医学的生成预训练的变压器（GPT）模型，包括临床文献，例如生物标志物，药物，剂量等。与迄今为止在现场的给定关键字或上下文特定文献有关（“人类肠道微生物组作为案例研究”）。
AP环境科学集1-自由回答问题1
•由于干旱，蒸发或减少降雨而减少储水量减少产生的电量。•由于干旱或降雨减少引起的灌溉需求增加导致储存中存储的水量减少，从而减少了产生的电量。•由于气候变化而导致的极端降水事件的频率增加，例如洪水或干旱会导致更大的沉积物填充储层，从而减少存储容量并减少产生的电量。•在短期内，逃亡可能会因冰川的丧失而增加，从而导致可用于发电的水增加，从而增加了产生的电力量。•从长期来看，冰川融化后，将减少跑步，减少储水，减少产生的电量。