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摘要 — 大型语言模型 (LLM) 的最新进展已在各种语言任务中展示了其卓越的能力。受文本到文本翻译细化成功的启发,本文研究了 LLM 如何通过引入联合细化过程来提高语音翻译的性能。通过 LLM 对语音翻译 (ST) 和自动语音识别 (ASR) 转录进行联合细化,ST 模型的性能在无需训练的上下文学习和参数高效的微调场景中都得到了显着提高。此外,我们还探讨了在上下文感知微调场景下文档级上下文对细化的影响。在包含七个翻译任务的 MuST-C 和 CoVoST 2 数据集上的实验结果证明了使用包括 GPT-3.5-turbo、LLaMA3-8B 和 Mistral-12B 在内的几种流行 LLM 所提出方法的有效性。进一步的分析进一步表明,与单独细化翻译相比,联合细化转录和翻译可获得更好的性能。同时,结合文档级上下文可显著提高细化性能。我们在 GitHub 1 上发布了我们的代码和数据集。
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学习障碍是指在理解或使用口头或书面语言方面所涉及的一种或多种基本心理过程的障碍,表现为听、想、说、读、写、拼写或进行数学计算的能力不完善……
预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633915 doi:Biorxiv Preprint
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年1月18日。 https://doi.org/10.1101/2024.08.11.607360 doi:biorxiv Preprint
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引,尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性,该研究通过应用定量结构 - 特质关系(QSPR)技术来研究13种HIV药物,以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数,使用分析层次结构过程(AHP)对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力,从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.633177 doi:biorxiv preprint
•将访谈从源头转化为目标语言; •通过缩写名称替换名称(每个名称的首字母),并使用一个名称用于参考以前提到的名称以保持一致性的人来匿名化翻译文档; •澄清否则将保持模棱两可或脱皮的术语和概念; •对语言进行概念化,以避免误解,误解和丧失预期含义; •与高级野外主管沟通任何可能导致未达到指定截止日期的问题; •以专业和诚实的方式行事,并为团队成员举例举例; •协助与手头项目交付有关的任何其他任务。