帮我把明早 8:30 的闹钟改成 7:15，顺便提醒我带上充电宝。

帮我把明早 8:30 的闹钟改成 7:15，顺便提醒我带上充电宝。

Question: output中是否存在“明早”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“闹钟”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“改成”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“提醒”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“充电宝”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Choices:
- 保留了“8:30”
- 没有保留“8:30”，但存在“八点半”
- 不存在“8:30”或“八点半”

Choices:
- 保留了“7:15”
- 没有保留“7:15”，但存在“七点十五”
- 不存在“7:15”或“七点十五”


So I was thinking about emailing a publisher about a manuscript tomorrow morning... oh no, tomorrow evening, and I'm emailing you regarding some hashtag ideas for it, so I hope you can help me with that part, do you think that sounds okay?

I was thinking about emailing a publisher about a manuscript tomorrow evening, and I'm emailing you regarding some hashtag ideas for it, so I hope you can help me with that part. Do you think that sounds okay?

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“tomorrow morning... oh no, tomorrow evening”处理成了“tomorrow evening”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

tomorrow morning... oh no, tomorrow evening -> tomorrow evening

Question: output中是否存在“emailing a publisher”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“about a manuscript”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“regarding some hashtag ideas”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“help me with that part”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Do you think that sounds okay?”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


如果咱们把这个 Loss Function 换成 Cross Entropy，啊不对，应该是 Focal Loss 的话，那我们可能在处理这种 class imbalance 样本不平衡问题时，能把那百分之十五，哦不对，百分之二十二点五 的误报率给压下去，这样在那个新，新苑，新苑园区测试得数据表现应该会更稳一些。

如果咱们把 Loss Function 换成 Focal Loss 的话，那我们可能在处理这种 class imbalance 样本不平衡问题时，能把 22.5% 的误报率给压下去，这样在新苑园区测试的数据表现应该会更稳一些。

Question: output中是否将“Cross Entropy，啊不对，应该是 Focal Loss”处理成了“Focal Loss”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: Cross Entropy，啊不对，应该是 Focal Loss; clean: Focal Loss

Question: output中是否将“百分之十五，哦不对，百分之二十二点五”处理成了“22.5%”或“百分之二十二点五”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百分之十五，哦不对，百分之二十二点五; clean: 22.5%

Question: output中是否将“百分之二十二点五”规范化成了“22.5%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之二十二点五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 新，新苑，新苑园区; clean: 新苑园区

Question: output中是否存在“Loss Function”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“class imbalance”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“误报率”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“样本不平衡”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


诶，如果咱们能把 Prisma 迁移到 Elixir 里面，嗯，也就是把原先 Astro 里面那两千三百个数据表全部导出来，我想想啊，如果能绕过 ConnectionRefused 这个报错的话，那我们就能直接在一次 epochs 运行完吧。

如果咱们能把 Prisma 迁移到 Elixir 里面，也就是把原先 Astro 里面那2300个数据表全部导出来，如果能绕过 ConnectionRefused 这个报错的话，那我们就能直接在一次 epoch 运行完吧。

Question: output中是否将英文专有名词正确拼写为“Prisma”、“Elixir”、“Astro”和“ConnectionRefused”？

Choices:
- 拼写完全正确
- 存在这些词但大小写或拼写有误
- 不存在这些词

clean: Prisma, Elixir, Astro, ConnectionRefused

Question: output中是否将“两千三百”写成了“2300”？

Choices:
- 写成了“2300”
- 仍写为“两千三百”
- 不存在该数字

Question: output中是否将“epochs”写成了单数形式“epoch”？

Choices:
- 写成了“epoch”
- 仍写为“epochs”
- 不存在该词

Question: output中是否存在“把原先数据表全部导出来”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 把原先 Astro 里面那2300个数据表全部导出来

Question: output中是否存在“如果能绕过”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“直接在一次运行完”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在


我感觉现在与其在建国门那边死磕，不如换个环境。最近跟韩嘉悦去逛万象城，发现那边比建国门更热闹。对了，我打算买那个极米投影仪，价格是两千八百块，不对，两千九百块，等等错了，是三千一百块！然后我那个…要是能把…怎么说呢…如果能把周子墨那份方案改完，我就能休息下。感觉现在的压力比之前大多了。

我感觉现在与其在建国门那边死磕，不如换个环境。最近跟韩嘉悦去逛万象城，发现那边比建国门更热闹。对了，我打算买极米投影仪，价格是3100元。如果能把周子墨那份方案改完，我就能休息下。感觉现在的压力比之前大多了。

Question: output中是否保留了“在建国门那边死磕”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 我感觉现在与其在建国门那边死磕

Question: output中是否保留了“不如换个环境”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 不如换个环境

Question: output中是否保留了“跟韩嘉悦去逛万象城”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 最近跟韩嘉悦去逛万象城

Question: output中是否将“三千一百块”规范化成了“3100元”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三千一百块”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“两千八百块，不对，两千九百块，等等错了，是三千一百块”处理成了最终结果并去除了纠错过程？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 价格是两千八百块，不对，两千九百块，等等错了，是三千一百块！, clean: 价格是3100元

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 买那个极米投影仪 / 然后我那个…要是能把…怎么说呢…, clean: 买极米投影仪 / 如果能把

Question: output中是否保留了“把周子墨那份方案改完”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 如果能把周子墨那份方案改完

Question: output中是否保留了“我就能休息下”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 我就能休息下

Question: output中是否保留了“现在的压力比之前大多了”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 感觉现在的压力比之前大多了


下午导航去郫都，顺便帮我在药店买一盒藿香正气液。

Question: output中是否将“皮都...不对，郫都，郫是郫县豆瓣的郫，都是都市的都”处理成了“郫都”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 下午导航去皮都...不对，郫都，郫是郫县豆瓣的郫，都是都市的都; clean: 下午导航去郫都

Question: output中是否将“霍香...不是，藿香正气液，藿是草字头下面一个霍元甲的霍”处理成了“藿香正气液”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 顺便帮我在药店买一盒霍香...不是，藿香正气液，藿是草字头下面一个霍元甲的霍。; clean: 顺便帮我在药店买一盒藿香正气液。

Question: output中是否存在“下午导航去”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 下午导航去郫都

Question: output中是否存在“顺便帮我在药店买一盒”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 顺便帮我在药店买一盒藿香正气液。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 下午导航去皮都...不对，郫都，郫是郫县豆瓣的郫，都是都市的都，顺便帮我在药店买一盒霍香...不是，藿香正气液，藿是草字头下面一个霍元甲的霍。; clean: 下午导航去郫都，顺便帮我在药店买一盒藿香正气液。


I need to dispute a charge. I need to dispute a charge for two thousand one hundred dollars. Look, the item I received is damaged, damaged and the box was open. The company is Comcast. Transaction number is B L L nine nine two eight four seven one. Order number... order number is hash B nine nine two zero one one. I cannot pay this.

I need to dispute a charge for $2,100. The item I received is damaged and the box was open. The company is Comcast. Transaction number is BLL9928471. Order number is #B992011. I cannot pay this.

Question: output中是否存在“item I received is damaged”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: The item I received is damaged; oral: the item I received is damaged

Question: output中是否存在“box was open”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: and the box was open; oral: and the box was open

Question: output中是否存在“Comcast”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: The company is Comcast; oral: The company is Comcast

Question: output中是否存在“cannot pay this”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: I cannot pay this; oral: I cannot pay this

Question: output中是否将“two thousand one hundred dollars”规范化成了“$2,100”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two thousand one hundred dollars”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: $2,100; oral: two thousand one hundred dollars

Question: output中是否将“B L L nine nine two eight four seven one”规范化成了“BLL9928471”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“B L L nine nine two eight four seven one”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: BLL9928471; oral: B L L nine nine two eight four seven one

Question: output中是否将“hash B nine nine two zero one one”规范化成了“#B992011”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“hash B nine nine two zero one one”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: #B992011; oral: hash B nine nine two zero one one

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

clean: 无口语词或重复; oral: Look, damaged, damaged, Order number... order number

Question: output中是否将“Order number... order number”处理成了“Order number”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了犹豫/重复语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

clean: Order number; oral: Order number... order number


这个Learning Rate设成零点零一，啊不对，零点零零一才行。

Question: output中是否将“Learning Rate”保持了首字母大写的格式？

Choices:
- 保持了首字母大写
- 没有保持首字母大写但存在该词
- 不存在该词

Question: output中是否将“零点零零一”规范化成了“0.001”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点零零一”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“零点零一，啊不对，零点零零一”处理成了最终结果“0.001”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否存在“设成”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“才行”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我怀疑怀疑这个 Learning Rate 设太高，或者说…重新看下，应该是 Gradient 梯度爆炸，梯度爆炸导致 Loss 没法收敛，得把 Batch Size 调成五百一十二试试。

我怀疑这个 Learning Rate 设太高，应该是 Gradient 梯度爆炸，导致 Loss 没法收敛，得把 Batch Size 调成 512 试试。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

怀疑怀疑, 或者说…重新看下, 梯度爆炸，梯度爆炸

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二”
- 不存在这个词或规范化结果

五百一十二 -> 512

Question: output中是否将“或者说…重新看下，应该是”处理成了“应该是”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

或者说…重新看下，应该是 -> 应该是

Question: output中是否存在“Learning Rate 设太高”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Gradient 梯度爆炸”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Loss 没法收敛”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


Hey, I want to benchmark two caching strategies. If we integrate Vault for secret management... then we could maybe... wait, let me rephrase... then we could compare the latency. I need to run aws eks update kubeconfig first, then run run istioctl analyze to check the Istio Service Mesh config. Once it looks good, I will trigger argocd app sync, trigger argocd app sync to deploy. Can you help me monitor the performance across ten thousand requests per second?

Hey, I want to benchmark two caching strategies. If we integrate Vault for secret management, then we could compare the latency. I need to run aws eks update-kubeconfig first, then run istioctl analyze to check the Istio Service Mesh config. Once it looks good, I will trigger argocd app sync to deploy. Can you help me monitor the performance across 10,000 requests per second?

Question: output中是否将“maybe... wait, let me rephrase... then we could compare the latency”处理成了“compare the latency”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "then we could maybe... wait, let me rephrase... then we could compare the latency." clean: "then we could compare the latency."

Question: output中是否将“update kubeconfig”规范化成了“update-kubeconfig”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“update kubeconfig”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: "aws eks update kubeconfig" clean: "aws eks update-kubeconfig"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "run run istioctl analyze", "trigger argocd app sync, trigger argocd app sync"

Question: output中是否将“ten thousand”规范化成了“10,000”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ten thousand”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: "ten thousand requests per second" clean: "10,000 requests per second"

Question: output中是否存在“benchmark two caching strategies”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "benchmark two caching strategies"

Question: output中是否存在“integrate Vault for secret management”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "integrate Vault for secret management"

Question: output中是否存在“run istioctl analyze”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“check the Istio Service Mesh config”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "check the Istio Service Mesh config"

Question: output中是否存在“trigger argocd app sync to deploy”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "trigger argocd app sync to deploy"

Question: output中是否存在“monitor the performance”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


So, uh, I just synced with Saanvi Patel regarding the dashboard, and, well, the MAU growth is looking... it's at twelve percent... no, thirteen percent... wait, that's wrong, it's actually fourteen percent! Anyway, I think we need to, I mean, we should probably check if Business Intelligence can... just, how should I put it, refine the data for Average Order Value. It was forty two dollars... no, forty five dollars... hold on, sorry, it's forty eight dollars! So, yeah, we're just waiting on DevOps to, uh, deploy the fix by Friday, or maybe Thursday, just to be safe, right?

I just synced with Saanvi Patel regarding the dashboard, and the MAU growth is at 14%! I think we should probably check if Business Intelligence can refine the data for Average Order Value. It was $48! So, we're just waiting on DevOps to deploy the fix by Thursday, just to be safe, right?

Question: output中是否保留了“与Saanvi Patel同步关于dashboard的事”这一语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

oral: synced with Saanvi Patel regarding the dashboard; clean: synced with Saanvi Patel regarding the dashboard

Question: output中是否存在“Business Intelligence”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: Business Intelligence; clean: Business Intelligence

Question: output中是否存在“Average Order Value”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: Average Order Value; clean: Average Order Value

Question: output中是否保留了“DevOps部署修复”这一语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

oral: DevOps to... deploy the fix; clean: DevOps to deploy the fix

Question: output中是否将“fourteen percent”规范化成了“14%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“fourteen percent”
- 不存在该词或写成了其他错误内容

Question: output中是否将“forty eight dollars”规范化成了“$48”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“forty eight dollars”
- 不存在该词或写成了其他错误内容

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: uh, well, Anyway, I mean, just, how should I put it, yeah; clean: 无此类口语词

Question: output中是否将“twelve percent... no, thirteen percent... wait, that's wrong, it's actually fourteen percent”处理成了最终结果？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: twelve percent... no, thirteen percent... wait, that's wrong, it's actually fourteen percent; clean: 14%

Question: output中是否将“forty two dollars... no, forty five dollars... hold on, sorry, it's forty eight dollars”处理成了最终结果？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: forty two dollars... no, forty five dollars... hold on, sorry, it's forty eight dollars; clean: $48

Question: output中是否将“by Friday, or maybe Thursday”处理成了“by Thursday”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: by Friday, or maybe Thursday; clean: by Thursday


张老师，我觉得这次实验把 Batch Size 设成五百一十二，哦不是，应该是一千零二十四，然后那个，怎么说呢，如果我们尝试在 Fine tuning 阶段引入 LORA，可能能把收敛速度提升百分之十五左右。

张老师，我觉得这次实验把 Batch Size 设成1024，然后如果我们尝试在 Fine-tuning 阶段引入 LoRA，可能能把收敛速度提升15%左右。

Question: output中是否存在“张老师”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Batch Size”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“收敛速度”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“一千零二十四”规范化成了“1024”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“一千零二十四”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Fine tuning”规范化成了“Fine-tuning”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Fine tuning”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“LORA”规范化成了“LoRA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“LORA”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之十五”规范化成了“15%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 然后那个，怎么说呢

Question: output中是否将“五百一十二，哦不是，应该是一千零二十四”处理成了“1024”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 五百一十二，哦不是，应该是一千零二十四; clean: 1024


对了，我觉得这个 Attention 机制，Attention 机制得优化，之前调到零点五，不对，零点三，零点三才收敛，得重新跑跑实验。

我觉得这个 Attention 机制得优化，之前调到 0.3 才收敛，得重新跑跑实验。

Question: output中是否存在“Attention 机制”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“收敛”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“跑跑实验”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“零点三”规范化成了“0.3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点三”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“attention”规范化为首字母大写的“Attention”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 对了，Attention 机制，Attention 机制，零点三，零点三

Question: output中是否将“调到零点五，不对，零点三”处理成了“调到0.3”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


其实这个Pipeline大概逻辑是，先是对原始数据集做一次Data Augmentation，然后把这些样本喂给那个，嗯，ResNet五十层，啊不对，应该是ResNet一百八层，用来提取特征，最后再通过一个Attention Mechanism把全局信息给聚合起来，整体的Accuracy大概提升了百分之四点二左右。

其实这个Pipeline大概逻辑是，先是对原始数据集做一次Data Augmentation，然后把这些样本喂给ResNet-18，用来提取特征，最后再通过一个Attention Mechanism把全局信息给聚合起来，整体的Accuracy大概提升了4.2%左右。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“ResNet五十层，啊不对，应该是ResNet一百八层”处理成了“ResNet-18”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: ResNet五十层，啊不对，应该是ResNet一百八层; clean: ResNet-18

Question: output中是否将“百分之四点二”规范化成了“4.2%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之四点二”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“Pipeline”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Data Augmentation”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Attention Mechanism”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Accuracy”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“原始数据集”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“提取特征”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“全局信息”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我想想啊，这个实验结果其实得看这个learning rate，初始设成零点一…不对，零点零一…等等错了，是零点零零一！诶，如果你把batch size调到五百一十二，其实能缓解梯度爆炸问题吧，怎么说呢，主要是因为这个optimizer在收敛过程中，那个momentum参数给得太高，导致结果不稳定呀。

实验结果其实得看learning rate，初始设成0.001！如果你把batch size调到512，其实能缓解梯度爆炸问题吧，主要是因为optimizer在收敛过程中，momentum参数给得太高，导致结果不稳定呀。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

我想想啊，这个 / 怎么说呢， / 那个

Question: output中是否去除了“零点一…不对，零点零一…等等错了”的纠错过程，并保留了最终结果“0.001”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

初始设成零点一…不对，零点零一…等等错了，是零点零零一！ -> 初始设成0.001！

Question: output中是否将“零点零零一”规范化成了“0.001”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点零零一”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二”
- 不存在这个词或规范化结果

五百一十二 -> 512

Question: output中是否存在“实验结果其实得看”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“learning rate”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“batch size”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“缓解梯度爆炸问题”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“optimizer”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“收敛过程”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“momentum”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“参数给得太高”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“导致结果不稳定”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


关于这个模型架构，我打算在Encoder部分引入，引入一种注意力机制，我想想，其实是想用那个，那个学习率设成零点零一，不对，零点零零一，等等错了，是一乘十的负四次方！然后我我我打算把这个数据集扩充，扩充到五千个样本，这样能提升Generalization能力，但那个，那个维度应该是两百五十六，不对，五百一十二，等等错了，是一千零二十四！这这这部分可能得重新推导一下。

关于这个模型架构，我打算在Encoder部分引入一种注意力机制。学习率设成1e-4！然后我打算把这个数据集扩充到5000个样本，这样能提升Generalization能力，但维度应该是1024！这部分可能得重新推导一下。

Question: output中是否存在“模型架构”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 关于这个模型架构

Question: output中是否存在“注意力机制”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 引入一种注意力机制

Question: output中是否存在“数据集扩充”或“扩充数据集”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 把这个数据集扩充

Question: output中是否存在“重新推导”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 可能得重新推导一下

Question: output中是否将“encoder”规范化成了首字母大写的“Encoder”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“encoder”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“一乘十的负四次方”规范化成了“1e-4”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“一乘十的负四次方”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“五千”规范化成了“5000”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五千”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“generalization”规范化成了首字母大写的“Generalization”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“generalization”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“一千零二十四”规范化成了“1024”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“一千零二十四”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 引入，引入 / 那个，那个 / 我我我 / 扩充，扩充 / 这这这

Question: output中是否将“零点零一，不对，零点零零一，等等错了，是一乘十的负四次方”处理成了“1e-4”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 学习率设成零点零一，不对，零点零零一，等等错了，是一乘十的负四次方 / clean: 学习率设成1e-4

Question: output中是否将“两百五十六，不对，五百一十二，等等错了，是一千零二十四”处理成了“1024”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 维度应该是两百五十六，不对，五百一十二，等等错了，是一千零二十四 / clean: 维度应该是1024


哦对了，关于那个 ABLATION 实验的部分，我觉得你把那个 baseline 设得太高了，话说，如果咱们把 learning rate 调到零点零零一，那个 convergence 速度可能反而会慢下来，嗯，得重新审视一下，哎，再就是那个数据集在预处理阶段，好像有百分之五点三的数据点丢失了，这对 result 影响挺大，得赶紧给补上，不然审稿人肯定会质疑咱们那个 model 的 robustness。

关于Ablation实验的部分，我觉得你把baseline设得太高了。如果咱们把learning rate调到0.001，convergence速度可能反而会慢下来，得重新审视一下。再就是数据集在预处理阶段，好像有5.3%的数据点丢失了，这对result影响挺大，得赶紧给补上，不然审稿人肯定会质疑咱们model的robustness。

Question: output中是否将“ABLATION”规范化成了“Ablation”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ABLATION”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“零点零零一”规范化成了“0.001”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点零零一”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之五点三”规范化成了“5.3%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之五点三”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“baseline设得太高了”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“convergence速度”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“数据点丢失了”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 数据点丢失了

Question: output中是否存在“model的robustness”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 哦对了, 那个, 话说, 嗯, 哎


嗯，我觉得这篇论文核心在于那个 Attention mechanism 的优化，然后它在数据集上跑出了百分之八十二的准确率，哦不是，是百分之八十八，另外它对 Hyper parameter 的敏感度分析做得挺细，还有就是关于 LORA 适配器在多模态场景下怎么说呢，其实推理延迟降低了约三十个毫秒吧，整体逻辑很强呀。

我觉得这篇论文核心在于 Attention mechanism 的优化，它在数据集上跑出了 88% 的准确率，另外它对 Hyper-parameter 的敏感度分析做得挺细，还有关于 LoRA 适配器在多模态场景下，推理延迟降低了约 30ms，整体逻辑很强。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

嗯，那个，怎么说呢，其实，吧，呀

Question: output中是否将“百分之八十二的准确率，哦不是，是百分之八十八”处理成了“88%的准确率”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

百分之八十二的准确率，哦不是，是百分之八十八

Question: output中是否将“百分之八十八”规范化成了“88%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之八十八”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Hyper parameter”规范化成了“Hyper-parameter”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Hyper parameter”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“LORA”规范化成了“LoRA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“LORA”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“三十个毫秒”规范化成了“30ms”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三十个毫秒”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“Attention mechanism 的优化”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“敏感度分析做得挺细”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“多模态场景”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“整体逻辑很强”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


说白了，咱们现在得调整调整这个 Learning Rate，Learning Rate 设得太高了会导致梯度爆炸，而且那个...那个 Batch Size 应该得...得调到五百一十二，现在这个设置在训练集上收敛太慢，简单来说，就是我们需要重新重新定义这个 Loss Function，可能得把 L two 正则项加进去，才能让模型...才能够泛化，得在二零二五年三月一号之前跑完这组对比实验。

说白了，咱们现在得调整调整 Learning Rate，Learning Rate 设得太高了会导致梯度爆炸，而且 Batch Size 应该得调到 512，现在这个设置在训练集上收敛太慢。简单来说，就是我们需要重新定义这个 Loss Function，可能得把 L2 正则项加进去，才能让模型能够泛化，得在 2025年3月1日之前跑完这组对比实验。

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 规范化成了“512”
- 仍保留“五百一十二”但未规范化
- 既没有“512”也没有“五百一十二”

Question: output中是否将“L two”规范化成了“L2”？

Choices:
- 规范化成了“L2”
- 仍保留“L two”但未规范化
- 既没有“L2”也没有“L two”

Question: output中是否将“二零二五年三月一号”规范化成了“2025年3月1日”？

Choices:
- 规范化成了“2025年3月1日”
- 仍保留“二零二五年三月一号”但未规范化
- 既没有“2025年3月1日”也没有“二零二五年三月一号”

Question: output中是否存在“梯度爆炸”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“收敛太慢”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“泛化”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“对比实验”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: '那个...那个', '应该得...得', '重新重新', '才能够', clean: 去除了这些口语词和重复词


说白了，我这套框架，嗯，其实是在解决 Cross Attention 机制里，怎么说呢，就是计算量太大的问题，我想想啊，如果把那个，把所有的 Token 映射到，诶，不对，应该是通过一个轻量化 LORA 模块，把参数量压到五百一十二个，这样在推理阶段吧，效率能提升百分之十五点三，也就是，简单来说，就是牺牲一点点精度，换取推理速度，哈。

说白了，我这套框架其实是在解决 Cross-Attention 机制里计算量太大的问题。应该是通过一个轻量化 LoRA 模块，把参数量压到 512 个，这样在推理阶段效率能提升 15.3%，简单来说，就是牺牲一点点精度换取推理速度。

Question: output中是否存在“解决 Cross Attention 机制里计算量太大的问题”这一语义？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 解决 Cross-Attention 机制里计算量太大的问题 / oral: 解决 Cross Attention 机制里...计算量太大的问题

Question: output中是否存在“牺牲一点点精度换取推理速度”这一语义？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 牺牲一点点精度换取推理速度 / oral: 牺牲一点点精度，换取推理速度

Question: output中是否将“Cross Attention”规范化成了“Cross-Attention”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Cross Attention”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: Cross-Attention / oral: Cross Attention

Question: output中是否将“LORA”规范化成了“LoRA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“LORA”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之十五点三”规范化成了“15.3%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十五点三”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯, 怎么说呢, 我想想啊, 诶, 吧, 也就是, 哈

Question: output中是否将“把所有的 Token 映射到，诶，不对，应该是”处理成了直接表述“通过一个轻量化 LoRA 模块”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 把所有的 Token 映射到，诶，不对，应该是通过一个轻量化 LORA 模块 / clean: 应该是通过一个轻量化 LoRA 模块


虽然王教授说这个 Baseline 效果好，效果好，但我认为这个模型在处理五百二十个样本时，这个样本量…怎么说呢…样本量太小了，太小了，没法证明 S-O-T-A 性能。

虽然王教授说这个 Baseline 效果好，但我认为这个模型在处理520个样本时，样本量太小了，没法证明 SOTA 性能。

Question: output中是否存在“Baseline”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“五百二十”规范化成了“520”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百二十”
- 不存在这个词或规范化结果

五百二十个样本 -> 520个样本

Question: output中是否将“S-O-T-A”规范化成了“SOTA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“S-O-T-A”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

效果好，效果好 / 这个样本量…怎么说呢…样本量太小了，太小了

Question: output中是否存在“王教授”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“没法证明”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

没法证明 SOTA 性能


王教授，嗯，关于这个 Transformer 架构，就是我想想啊，把参数量设成五百一十二万吧。

王教授，关于Transformer架构，把参数量设成512万吧。

Question: output中是否存在“王教授”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“参数量”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“Transformer”进行了首字母大写的规范化？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“transformer”或“Transformer”
- 不存在“Transformer”或“transformer”

Question: output中是否将“五百一十二万”规范化成了“512万”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二万”
- 不存在“512万”或“五百一十二万”

五百一十二万 -> 512万

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否去除了“就是我想想啊”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 没有去除
- output中没有相关话语


哎呀太离谱了，嗯，这篇论文采样率设在二十赫兹…不对，五十赫兹…等等错了，是一百赫兹！但那那那个 SNR 提升太假，怎么说呢，居然能跑出百分之十五点二 提升，我觉得这这这这个 Baseline 根本没对齐吧，我想想啊，应该是把数据集分成了三份…不对，四份…等等错了，是五份！才出来的结果哈。

太离谱了，这篇论文采样率设在100Hz！但SNR提升太假，居然能跑出15.2%提升，我觉得这个Baseline根本没对齐吧，应该是把数据集分成了5份才出来的结果哈。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 哎呀, 嗯, 那那那个, 怎么说呢, 这这这这个, 我想想啊

Question: output中是否将“二十赫兹…不对，五十赫兹…等等错了，是一百赫兹”处理成了“100Hz”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 二十赫兹…不对，五十赫兹…等等错了，是一百赫兹；clean: 100Hz

Question: output中是否将“一百赫兹”规范化成了“100Hz”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“一百赫兹”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之十五点二”规范化成了“15.2%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十五点二”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“分成了三份…不对，四份…等等错了，是五份”处理成了“5份”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 分成了三份…不对，四份…等等错了，是五份；clean: 5份

Question: output中是否将“五份”规范化成了“5份”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五份”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“SNR”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Baseline”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“太离谱了”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“数据集”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我也不太确定，但是感觉感觉这个 Top one Accuracy 掉这么多，可能是 C4 数据集预处理有问题。我想想，如果我们在 KV Cache 那块，KV Cache 优化得不到位，或者说，如果量化量化得太狠，比如 Quantization 选了四比特，可能会影响 RAG 检索效果。

我也不太确定，但是感觉这个 Top-1 Accuracy 掉这么多，可能是 C4 数据集预处理有问题。我想想，如果我们在 KV Cache 那块，KV Cache 优化得不到位，或者说，如果量化得太狠，比如 Quantization 选了 4-bit，可能会影响 RAG 检索效果。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“Top one Accuracy”规范化成了“Top-1 Accuracy”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Top one Accuracy”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“四比特”规范化成了“4-bit”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“四比特”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“C4数据集预处理有问题”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

C4 数据集预处理有问题

Question: output中是否存在“KV Cache优化得不到位”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“影响RAG检索效果”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，我想想啊，与其用 ViT 这种纯 Transformer 架构，不如直接上 Stable Diffusion 3 吧。我觉得我觉得，用 Stable Diffusion 3 比 CLIP 更能捕捉细节哈。数据集那边，咱们用 Multi30K...不对，Multi300K...等等错了，是 Multi30K！怎么说呢，咱们得看 AUC 表现，看 AUC 表现能不能比之前提升百分之二点五呀。

与其用 ViT 这种纯 Transformer 架构，不如直接上 Stable Diffusion 3 吧。我觉得用 Stable Diffusion 3 比 CLIP 更能捕捉细节。数据集那边，咱们用 Multi30K！咱们得看 AUC 表现，看 AUC 表现能不能比之前提升 2.5% 呀。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

嗯，我想想啊 / 我觉得我觉得 / 哈 / 怎么说呢

Question: output中是否将“Multi30K...不对，Multi300K...等等错了，是 Multi30K”处理成了“Multi30K”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Multi30K...不对，Multi300K...等等错了，是 Multi30K！ -> Multi30K！

Question: output中是否将“百分之二点五”规范化成了“2.5%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之二点五”
- 不存在这个词或规范化结果

百分之二点五 -> 2.5%

Question: output中是否存在“Stable Diffusion 3”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“CLIP”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“AUC 表现”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“纯 Transformer 架构”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


那个，我也不太确定，但是感觉这里的 Loss function 应该是用 Cross Entropy，啊不对，是 Mean Squared Error，因为咱们处理的是回归问题，然后那个 Learning Rate 设置成零点零零一可能太小，导致收敛速度太慢，嗯，可能需要调高到零点零一，这样在 Validation set 上观察到的梯度下降才会更明显，我大概就是这么想

我也不太确定，但感觉这里的 Loss function 应该是用 Mean Squared Error，因为咱们处理的是回归问题。Learning Rate 设置成 0.001 可能太小，导致收敛速度太慢，可能需要调高到 0.01，这样在 Validation set 上观察到的梯度下降才会更明显，我大概就是这么想。

Question: output中是否存在“回归问题”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 因为咱们处理的是回归问题

Question: output中是否存在“收敛速度太慢”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 导致收敛速度太慢

Question: output中是否存在“梯度下降”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 观察到的梯度下降才会更明显

Question: output中是否将“零点零零一”规范化成了“0.001”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点零零一”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“零点零一”规范化成了“0.01”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点零一”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Loss function”保留为英文且首字母大写？

Choices:
- 保留了相同或合理的大小写格式
- 保留了该词但未使用合理的大小写格式
- 不存在该词

oral: Loss function, clean: Loss function

Question: output中是否将“Mean Squared Error”保留为英文且首字母大写？

Choices:
- 保留了相同或合理的大小写格式
- 保留了该词但未使用合理的大小写格式
- 不存在该词

oral: Mean Squared Error, clean: Mean Squared Error

Question: output中是否将“Learning Rate”保留为英文且首字母大写？

Choices:
- 保留了相同或合理的大小写格式
- 保留了该词但未使用合理的大小写格式
- 不存在该词

oral: Learning Rate, clean: Learning Rate

Question: output中是否将“Validation set”保留为英文且首字母大写？

Choices:
- 保留了相同或合理的大小写格式
- 保留了该词但未使用合理的大小写格式
- 不存在该词

oral: Validation set, clean: Validation set

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“Cross Entropy，啊不对，是 Mean Squared Error”处理成了“Mean Squared Error”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: Cross Entropy，啊不对，是 Mean Squared Error, clean: Mean Squared Error


对了，你们做这道题的时候，注意把那个 Learning Rate 设成零点零零一，哦不是，应该是零点零零五，嗯，然后你们那个，如果把，怎么说呢，如果把 Batch Size 调到五百一十二的话，计算开销可能会太大，哈，建议先试下两百五十六看能不能跑通吧。

你们做这道题的时候，注意把 Learning Rate 设成 0.005，然后如果把 Batch Size 调到 512 的话，计算开销可能会太大，建议先试下 256 看能不能跑通吧。

Question: output中是否存在“计算开销”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 计算开销可能会太大

Question: output中是否将“零点零零五”规范化成了“0.005”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点零零五”
- 不存在“0.005”或“零点零零五”

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二”
- 不存在“512”或“五百一十二”

Question: output中是否将“两百五十六”规范化成了“256”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“两百五十六”
- 不存在“256”或“两百五十六”

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 对了, 哦不是, 嗯, 怎么说呢, 哈

Question: output中是否将“零点零零一，哦不是，应该是零点零零五”处理成了“0.005”或“零点零零五”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 设成零点零零一，哦不是，应该是零点零零五; clean: 设成 0.005

Question: output中是否存在“Batch Size”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，现在这个模型的Zero shot能力，我想想啊，其实在处理那五百六十个样本时，表现得...其实应该是说，如果把Temperature调到零点七，结果会更稳吧，就是目前这种...由于分布偏移导致...这种case太多，导致整体Accuracy掉了一点，诶，你觉得这种方向还能走通吗？

现在这个模型的Zero-shot能力，在处理560个样本时，如果把Temperature调到0.7，结果会更稳吧。目前由于分布偏移导致这种case太多，导致整体Accuracy掉了一点，你觉得这种方向还能走通吗？

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“五百六十”规范化成了“560”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百六十”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“零点七”规范化成了“0.7”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点七”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Zero shot”规范化成了“Zero-shot”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Zero shot”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否去除了“表现得...其实应该是说”这种重新表述的过程，并保留了“如果把Temperature调到0.7”的最终结果？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "表现得...其实应该是说，如果把Temperature调到零点七" / clean: "如果把Temperature调到0.7"

Question: output中是否存在“分布偏移”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“case太多”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Accuracy掉了一点”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“方向还能走通吗”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


说白了，我觉得我觉得这个 Loss 曲线在震荡，简单来说，咱们学习率设零点一…不对，零点零一…等等错了，是一点零乘十的负四次方！再看这个 Batch Size，Batch Size 设五百一十二，其实其实没效果，那个...数据集...内存溢出...得重新跑，得重新跑，再优化下这个 LORA 层，它可能没收敛到

说白了，我觉得 Loss 曲线在震荡。简单来说，咱们学习率设 1.0e-4！再看这个 Batch Size，Batch Size 设 512 其实没效果，数据集内存溢出，得重新跑，再优化下这个 LoRA 层，它可能没收敛。

Question: output中是否保留了“Loss曲线”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“一点零乘十的负四次方”规范化成了“1.0e-4”？

Choices:
- 输出中包含“1.0e-4”
- 输出中包含“一点零乘十的负四次方”但未规范化
- 输出中既没有“1.0e-4”也没有“一点零乘十的负四次方”

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 输出中包含“512”
- 输出中包含“五百一十二”但未规范化
- 输出中既没有“512”也没有“五百一十二”

Question: output中是否将“LORA”规范化成了“LoRA”？

Choices:
- 输出中包含“LoRA”
- 输出中包含“LORA”但未规范化
- 输出中既没有“LoRA”也没有“LORA”

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "我觉得我觉得", "Batch Size，Batch Size", "其实其实", "那个...", "得重新跑，得重新跑"

Question: output中是否将“零点一…不对，零点零一…等等错了，是一点零乘十的负四次方”处理成了“1.0e-4”？

Choices:
- 去除了纠错过程并保留了“1.0e-4”
- 去除了纠错过程但没有保留“1.0e-4”
- 仍保留了“零点一…不对，零点零一…等等错了”等纠错过程
- output中没有相关话语

oral: "学习率设零点一…不对，零点零一…等等错了，是一点零乘十的负四次方", clean: "学习率设 1.0e-4"

Question: output中是否保留了“内存溢出”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“没收敛”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我觉得这个模型得换成Transformer...对了，核心是得提升泛化能力，泛化能力，因为现在的Overfitting太严重，那个数据集规模在三千个...不对，四千个...等等错了，是五千个！我们尝试...怎么说呢...如果把Dropout调高的话，能缓解这个问题，缓解这个问题，那个实验结果...哎呀对了，我们得重新跑一遍ABLATION study。

我觉得这个模型得换成Transformer，核心是得提升泛化能力，因为现在的Overfitting太严重，数据集规模在5000个。我们尝试如果把Dropout调高的话，能缓解这个问题，实验结果我们得重新跑一遍Ablation study。

Question: output中是否将“五千个”规范化成了“5000个”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五千个”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“ABLATION”规范化成了“Ablation”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ABLATION”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "泛化能力，泛化能力", "怎么说呢", "缓解这个问题，缓解这个问题", "哎呀对了" -> clean: 无

Question: output中是否将“三千个...不对，四千个...等等错了，是五千个”处理成了“五千个”或“5000个”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "三千个...不对，四千个...等等错了，是五千个" -> clean: "5000个"

Question: output中是否存在“我觉得这个模型”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“换成Transformer”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“核心是得”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“提升泛化能力”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“Overfitting太严重”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“数据集规模在”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“我们尝试”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“把Dropout调高”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“缓解这个问题”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“实验结果”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否存在“重新跑一遍”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反


嗯，我发现这个 model 在 zero shot 场景下，它的泛化泛化能力其实挺强，但我们在测试集上跑出来的 accuracy 只有百分之六十二，啊不对，是百分之六十八，怎么说呢，我觉得我觉得这个 gap 主要是因为 prompt 没对齐，得再调调吧。

我发现这个 model 在 zero shot 场景下，它的泛化能力其实挺强，但我们在测试集上跑出来的 accuracy 只有68%，我觉得这个 gap 主要是因为 prompt 没对齐，得再调调吧。

Question: output中是否存在“model”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“zero shot”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“泛化能力”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“测试集”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“accuracy”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“gap”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“prompt”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“没对齐”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“再调调”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“百分之六十八”规范化成了“68%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之六十八”
- 不存在这个词或规范化结果

百分之六十八 -> 68%

Question: output中是否将“百分之六十二，啊不对，是百分之六十八”处理成了“68%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

百分之六十二，啊不对，是百分之六十八 -> 68%

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

嗯, 泛化泛化, 啊不对, 怎么说呢, 我觉得我觉得


我觉得这种方案，这种方案比直接用 Full Fine tuning 更好，与其追求参数量，追求参数量…怎么说呢…比提升 Zero shot 能力更关键。

我觉得这种方案比直接用 Full Fine-tuning 更好，与其追求参数量，比提升 Zero-shot 能力更关键。

Question: output中是否将“Full Fine tuning”规范化成了“Full Fine-tuning”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Full Fine tuning”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: Full Fine tuning; clean: Full Fine-tuning

Question: output中是否将“Zero shot”规范化成了“Zero-shot”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Zero shot”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 这种方案，这种方案; 追求参数量，追求参数量; 怎么说呢

Question: output中是否存在“我觉得这种方案”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 我觉得这种方案

Question: output中是否存在“比直接用”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“更好”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“与其追求参数量”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 与其追求参数量

Question: output中是否存在“比提升”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“更关键”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我想请教一下，您在实验里先是用了那个Contrastive Learning，Contrastive Learning来做预训练，然后把模型在ImageNet数据集上跑了四十个epoch，不对，是五十个epoch，最后通过Fine tuning微调到下游任务，但我觉得这个Fine-tuning过程，这个Fine tuning过程可能导致过拟合，所以想问问您具体怎么平衡学习率？

我想请教一下，您在实验里先是用Contrastive Learning来做预训练，然后把模型在ImageNet数据集上跑了50个epoch，最后通过Fine-tuning微调到下游任务，但我觉得这个Fine-tuning过程可能导致过拟合，所以想问问您具体怎么平衡学习率？

Question: output中是否存在“下游任务”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“五十个epoch”规范化成了“50个epoch”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五十个epoch”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Fine tuning”规范化成了“Fine-tuning”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Fine tuning”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 那个Contrastive Learning，Contrastive Learning; 这个Fine-tuning过程，这个Fine tuning过程

Question: output中是否将“四十个epoch，不对，是五十个epoch”处理成了“50个epoch”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 四十个epoch，不对，是五十个epoch; clean: 50个epoch


王教授，我之前主要在搞强化学习那边，尝试把PPO结合到Mixture of Experts架构里，具体参考了DeepSeek V3那种设计，嗯，在计算log P X的时候，我最初把IoU阈值设成零点五，啊不对，是零点七，然后发现收敛速度快了大概百分之十五左右。

王教授，我之前主要在搞强化学习那边，尝试把PPO结合到Mixture of Experts架构里，具体参考了DeepSeek-V3那种设计，在计算log P X的时候，我最初把IoU阈值设成0.7，然后发现收敛速度快了大概15%左右。

Question: output中是否存在“强化学习”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“PPO”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Mixture of Experts”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“log P X”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“IoU阈值”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“收敛速度”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“DeepSeek V3”规范化成了“DeepSeek-V3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DeepSeek V3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“零点七”规范化成了“0.7”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点七”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之十五”规范化成了“15%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“零点五，啊不对，是零点七”处理成了“0.7”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


张教授，嗯，这篇文章在 SuperGLUE 上跑分挺高，但我看它对 log P y given x 的处理方式，怎么说呢，其实是……应该是想通过优化分布来降 WER，但逻辑上有点绕，吧。而且 ViT 这种结构，要是想把 KV Cache 规模压到五百一十二以下，可能很难实现。

张教授，这篇文章在 SuperGLUE 上跑分挺高，但我看它对 $\log P(y|x)$ 的处理方式，应该是想通过优化分布来降 WER，但逻辑上有点绕。而且 ViT 这种结构，要是想把 KV Cache 规模压到 512 以下，可能很难实现。

Question: output中是否保留了“张教授”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“SuperGLUE”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“log P y given x”规范化成了“$\log P(y|x)$”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“log P y given x”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: log P y given x, clean: $\log P(y|x)$

Question: output中是否保留了“优化分布”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“降 WER”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“ViT”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“KV Cache”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯, 怎么说呢, 其实是……, 吧

Question: output中是否将“怎么说呢，其实是……”处理成了删除该过程并保留“应该是想通过优化分布来降 WER”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 怎么说呢，其实是……应该是想通过优化分布来降 WER, clean: 应该是想通过优化分布来降 WER


关于这次模型在通用能力上表现，我把那个 ViT 结构稍微调了一下，我觉得我觉得这个方向能跑通，结果 MMLU 跑出来百分之五十二...不对，百分之五十五...等等错了，是百分之五十八！而且 Precision 提升提升了大概百分之三点五，Top one Accuracy 提升提升了百分之二点一，这就证明 E等于mc方 那个理论推导在实际场景里其实有效。

关于这次模型在通用能力上的表现，我把ViT结构稍微调了一下，我觉得这个方向能跑通，结果MMLU跑出来58%！而且Precision提升了大概3.5%，Top-1 Accuracy提升了2.1%，这就证明E=mc^2那个理论推导在实际场景里其实有效。

Question: output中是否存在“通用能力”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 关于这次模型在通用能力上的表现

Question: output中是否存在“ViT结构”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 我把ViT结构稍微调了一下

Question: output中是否将“百分之五十八”规范化成了“58%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之五十八”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之三点五”规范化成了“3.5%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之三点五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之二点一”规范化成了“2.1%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之二点一”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Top one Accuracy”规范化成了“Top-1 Accuracy”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Top one Accuracy”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: Top one Accuracy, clean: Top-1 Accuracy

Question: output中是否将“E等于mc方”规范化成了“E=mc^2”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“E等于mc方”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 我觉得我觉得, 提升提升了

Question: output中是否将“百分之五十二...不对，百分之五十五...等等错了，是百分之五十八”处理成了“58%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百分之五十二...不对，百分之五十五...等等错了，是百分之五十八, clean: 58%


我觉得比起单纯追求 CIDEr 分数，CIDEr 分数，其实去分析 Attention 权重比那个更关键。这篇论文用数据集是 Common Crawl...不对，LAION...等等错了，是 Common Crawl！而且与其把模型规模堆到...怎么说呢...与其通过增加参数量来提升，不如直接优化 CLIP 这种对齐方式，优化对齐方式。我记得那个采样率是百分之二...不对，百分之五...等等错了，是百分之十！这样对 Sora 这种生成质量提升更明显。

我觉得比起单纯追求 CIDEr 分数，其实去分析 Attention 权重比那个更关键。这篇论文用数据集是 Common Crawl！而且与其通过增加参数量来提升，不如直接优化 CLIP 这种对齐方式。我记得那个采样率是 10%！这样对 Sora 这种生成质量提升更明显。

Question: output中是否将“CIDEr”进行了正确的大小写规范化（首字母大写，其余小写）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“CIDEr”或“cider”等
- 不存在或规范化错误

Question: output中是否将“Attention”进行了正确的大小写规范化（首字母大写）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“attention”等
- 不存在或规范化错误

Question: output中是否将“Common Crawl”进行了正确的大小写规范化（首字母大写）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“common crawl”等
- 不存在或规范化错误

Question: output中是否将“CLIP”进行了正确的大小写规范化（全大写）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“clip”等
- 不存在或规范化错误

Question: output中是否将“Sora”进行了正确的大小写规范化（首字母大写）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“sora”等
- 不存在或规范化错误

Question: output中是否将“百分之十”规范化成了“10%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十”
- 不存在或规范化错误

Question: output中是否保留了“追求分数”的语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“分析权重”的语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“数据集”的语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“增加参数量”的语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“优化对齐方式”的语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“采样率”的语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“生成质量”的语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "CIDEr 分数，CIDEr 分数", "...怎么说呢...", "优化对齐方式，优化对齐方式"

Question: output中是否将“Common Crawl...不对，LAION...等等错了，是 Common Crawl”处理成了“Common Crawl”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "Common Crawl...不对，LAION...等等错了，是 Common Crawl", clean: "Common Crawl"

Question: output中是否将“把模型规模堆到...怎么说呢...与其通过增加参数量”处理成了“通过增加参数量”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "把模型规模堆到...怎么说呢...与其通过增加参数量", clean: "通过增加参数量"

Question: output中是否将“优化 CLIP 这种对齐方式，优化对齐方式”处理成了“优化 CLIP 这种对齐方式”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "优化 CLIP 这种对齐方式，优化对齐方式", clean: "优化 CLIP 这种对齐方式"

Question: output中是否将“百分之二...不对，百分之五...等等错了，是百分之十”处理成了“百分之十”或“10%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "百分之二...不对，百分之五...等等错了，是百分之十", clean: "10%"


说白了，咱们这次对比，对比 DeepSeek V3 和 PaLM 2 主要是看推理能力，嗯，然后把 Sora 和 SAM 2 这种多模态也拉进来跑一遍，我想想啊，指标用 BLEU 四点零，不对，是 BLEU 四点五，看看能不能把性能性能拉上去吧。

说白了，咱们这次对比 DeepSeek-V3 和 PaLM 2 主要是看推理能力，然后把 Sora 和 SAM 2 这种多模态也拉进来跑一遍，指标用 BLEU 4.5，看看能不能把性能拉上去吧。

Question: output中是否保留了“Sora 和 SAM 2”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“推理能力”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 主要是看推理能力

Question: output中是否将“DeepSeek V3”规范化成了“DeepSeek-V3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DeepSeek V3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 对比，对比 / 嗯 / 我想想啊 / 性能性能

Question: output中是否将“BLEU 四点零，不对，是 BLEU 四点五”处理成了“BLEU 4.5”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 指标用 BLEU 四点零，不对，是 BLEU 四点五, clean: 指标用 BLEU 4.5


你说那个 SAM 能不能直接套在 ViT 这种 backbone 上做 PEFT，嗯，我看他论文里写用 DALL E 2...哦不是，是 DALL E 3 做的数据增强，效果提升了百分之十二点五，我觉得可行。

你说 SAM 能不能直接套在 ViT 这种 backbone 上做 PEFT，我看他论文里写用 DALL-E 3 做的数据增强，效果提升了 12.5%，我觉得可行。

Question: output中是否存在“数据增强”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 做的数据增强

Question: output中是否存在“我觉得可行”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“ViT”规范化为首字母大写、中间小写的“ViT”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ViT”或“vit”等
- 不存在这个词或规范化结果错误

Question: output中是否将“PEFT”规范化为全大写的“PEFT”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“PEFT”或“peft”等
- 不存在这个词或规范化结果错误

Question: output中是否将“DALL E 3”规范化为带有连字符的“DALL-E 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DALL E 3”或“DALL-E 3”等
- 不存在这个词或规范化结果错误

Question: output中是否将“百分之十二点五”规范化成了“12.5%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十二点五”
- 不存在这个词或规范化结果错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“DALL E 2...哦不是，是 DALL E 3”处理成了“DALL-E 3”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: DALL E 2...哦不是，是 DALL E 3 / clean: DALL-E 3


诶，不是你想的那样，其实这不是个 PPO 问题。我想想啊，咱们得看 Recall，Recall 是… Recall 是在百分之八十五…不对，百分之七十五…等等错了，是百分之六十五！就是 DeepSeek V3 用 DPO 也就是 Direct Preference Optimization 解决 解决 这个问题 嘛。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶, 我想想啊, 解决 解决

Question: output中是否将“Recall是在百分之八十五…不对，百分之七十五…等等错了，是百分之六十五”处理成了“Recall是在65%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: Recall 是… Recall 是在百分之八十五…不对，百分之七十五…等等错了，是百分之六十五！ -> clean: Recall是在65%！

Question: output中是否将“百分之六十五”规范化成了“65%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之六十五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“DeepSeek V3”规范化成了“DeepSeek-V3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DeepSeek V3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“PPO问题”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Direct Preference Optimization”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 也就是Direct Preference Optimization


嗯，你们现在投简历，得关注关注多模态。比如你们在面试里聊 Sora 或者 DALL E 3，怎么说呢，不要只说效果好，得聊聊底层逻辑，比如 Stable Diffusion 3 这种架构，架构在什么地方起作用。而且我想想啊，如果你们讨论评估指标，别只盯着 BLEU，要把 METEOR 这种指标拿出来对比对比。其实关于优化器，你们可以用 Adafactor，用 Adafactor 这种省显存方案，其实…或者说，如果你们能证明在内存受限环境下，这个方案能跑通，竞争力就强吧。

你们现在投简历，得关注多模态。比如你们在面试里聊 Sora 或者 DALL-E 3，不要只说效果好，得聊聊底层逻辑，比如 Stable Diffusion 3 这种架构，架构在什么地方起作用。而且如果你们讨论评估指标，别只盯着 BLEU，要把 METEOR 这种指标拿出来对比对比。其实关于优化器，你们可以用 Adafactor 这种省显存方案，或者说，如果你们能证明在内存受限环境下，这个方案能跑通，竞争力就强吧。

Question: output中是否保留了“多模态”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 得关注多模态

Question: output中是否保留了“底层逻辑”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 得聊聊底层逻辑

Question: output中是否保留了“评估指标”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 如果你们讨论评估指标

Question: output中是否保留了“BLEU”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“DALL E 3”规范化成了“DALL-E 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DALL E 3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯, 怎么说呢, 我想想啊, 关注关注, 用 Adafactor，用 Adafactor

Question: output中是否将“用 Adafactor，用 Adafactor 这种省显存方案”处理成了“Adafactor 这种省显存方案”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 用 Adafactor，用 Adafactor 这种省显存方案, clean: Adafactor 这种省显存方案


对了，我想想啊，咱们这次投 CVPR 吧，不对，是投 ICCV，反正得把 SAM 2 那个效果给体现出来。我觉得我觉得用 Qwen 2.5 做 prompt 增强应该行，就是 Common Crawl 的数据集 Common Crawl 规模实在太大，可能得先采样百分之十五吧。

咱们这次投ICCV，反正得把SAM 2那个效果给体现出来。我觉得用Qwen-2.5做prompt增强应该行，Common Crawl的数据集规模实在太大，可能得先采样15%吧。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

对了，我想想啊 / 我觉得我觉得 / Common Crawl 的数据集 Common Crawl

Question: output中是否将“投 CVPR 吧，不对，是投 ICCV”处理成了“投ICCV”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“Qwen 2.5”规范化成了“Qwen-2.5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Qwen 2.5”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之十五”规范化成了“15%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十五”
- 不存在这个词或规范化结果

百分之十五 -> 15%

Question: output中是否存在“SAM 2”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“prompt增强”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Common Crawl”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我觉得与其继续在这个数据集上做Fine tuning，不如直接试试那个，那个，那那那个PEFT框架，毕竟比单纯调参更高效。我们那个，要是把，怎么说呢，如果把模型规模定在七十亿，不对，十三亿，等等错了，是七十亿参数！其实我我我觉得，比之前那个方案更稳妥，只要把学习率设成零点零零一就行。

我觉得与其继续在这个数据集上做Fine-tuning，不如直接试试PEFT框架，毕竟比单纯调参更高效。如果把模型规模定在70亿参数，其实我觉得比之前那个方案更稳妥，只要把学习率设成0.001就行。

Question: output中是否存在“PEFT框架”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“Fine tuning”规范化成了“Fine-tuning”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Fine tuning”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“七十亿”规范化成了“70亿”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“七十亿”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“零点零零一”规范化成了“0.001”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点零零一”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 那个，那个，那那那个; 我我我

Question: output中是否将“七十亿，不对，十三亿，等等错了，是七十亿参数”处理成了“70亿参数”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 七十亿，不对，十三亿，等等错了，是七十亿参数; clean: 70亿参数

Question: output中是否存在“单纯调参”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 毕竟比单纯调参更高效


对了，咱们那个T5，T5模型在跑的时候，如果你用Adafactor，Adafactor优化器的话，内存压力会小很多。哦对了，关于那个指标，我觉得咱们得看Top one Accuracy，Top one Accuracy，不能只盯着METEOR，METEOR这个指标，怎么说呢，如果只看这个的话可能会误导，得综合评估。话说，那个FlashAttention，FlashAttention如果是部署在八块显卡上，那速度应该是，应该是能快三倍左右。

咱们T5模型在跑的时候，如果你用Adafactor优化器的话，内存压力会小很多。关于那个指标，我觉得咱们得看Top-1 Accuracy，不能只盯着METEOR这个指标，如果只看这个的话可能会误导，得综合评估。FlashAttention如果是部署在8块显卡上，那速度应该是能快3倍左右。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 对了，咱们那个 / T5，T5 / Adafactor，Adafactor / 哦对了 / 怎么说呢 / 话说，那个 / 应该是，应该是

Question: output中是否将“Top one Accuracy”规范化成了“Top-1 Accuracy”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Top one Accuracy”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: Top one Accuracy -> clean: Top-1 Accuracy

Question: output中是否将“八块”规范化成了“8块”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“八块”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“三倍”规范化成了“3倍”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三倍”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“T5模型”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Adafactor优化器”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“内存压力”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“指标”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“METEOR”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“误导”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“综合评估”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“FlashAttention”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“速度”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


哎呀太离谱了，嗯，用 Direct Preference Optimization 刷出来的 MMLU 竟然涨了百分之十二点五，啊不，是百分之十四点二吧，就是那个 RoPE 结合 MoE 之后，在 T5 架构上表现太稳了呀。

太离谱了，用 Direct Preference Optimization 刷出来的 MMLU 竟然涨了 14.2%，RoPE 结合 MoE 之后，在 T5 架构上表现太稳了呀。

Question: output中是否存在“Direct Preference Optimization”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“MMLU”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“RoPE”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“MoE”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“T5”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“百分之十四点二”规范化成了“14.2%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十四点二”
- 不存在这个词或规范化结果

百分之十四点二 -> 14.2%

Question: output中是否将“百分之十二点五，啊不，是百分之十四点二”处理成了“14.2%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

百分之十二点五，啊不，是百分之十四点二吧

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在


说白了，这篇论文在 GLUE 榜单上刷分太猛，嗯，但在 SQuAD 上表现一般，而且作者拿 Grok 1 做对比，不对，应该是拿 T5 做对比，其实在泛化能力这块还是差了一截吧。

说白了，这篇论文在 GLUE 榜单上刷分太猛，但在 SQuAD 上表现一般，而且作者拿 T5 做对比，其实在泛化能力这块还是差了一截吧。

Question: output中是否保留了“刷分太猛”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“表现一般”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“泛化能力”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“差了一截”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“GLUE”规范化成了大写的“GLUE”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“glue”或类似读音
- 不存在这个词或规范化错误

Question: output中是否将“SQuAD”规范化成了大小写混合的“SQuAD”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“squad”或类似读音
- 不存在这个词或规范化错误

Question: output中是否将“T5”规范化成了大写字母加数字的“T5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“t5”或类似读音
- 不存在这个词或规范化错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“拿 Grok 1 做对比，不对，应该是拿 T5 做对比”处理成了“拿 T5 做对比”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

拿 Grok 1 做对比，不对，应该是拿 T5 做对比 -> 拿 T5 做对比


这次在WikiText上测完发现，CIDEr分数提升了百分之十二点五，不对，应该是百分之八点二。我觉得我觉得这个结果主要是因为引入FlashAttention之后，推理速度快了很多，快了很多。至于IoU指标，我尝试用DALL E 3生成样本去对齐，但DALL E 2，哦不是，DALL E 3生成图像边缘太模糊，导致指标没上去。

这次在WikiText上测完发现，CIDEr分数提升了8.2%。我觉得这个结果主要是因为引入FlashAttention之后，推理速度快了很多。至于IoU指标，我尝试用DALL-E 3生成样本去对齐，但DALL-E 3生成图像边缘太模糊，导致指标没上去。

Question: output中是否将“CIDEr”进行了正确的大小写规范化（如首字母大写）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否将“FlashAttention”进行了正确的驼峰命名规范化？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否将“IoU”进行了正确的大小写规范化？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否将“WikiText”进行了正确的大小写规范化？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否将“百分之八点二”规范化成了“8.2%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之八点二”
- 不存在该词或规范化结果错误

clean: "CIDEr分数提升了8.2%" / oral: "应该是百分之八点二"

Question: output中是否将“DALL E 3”规范化成了“DALL-E 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DALL E 3”
- 不存在该词或规范化结果错误

clean: "用DALL-E 3生成样本" / oral: "DALL E 3"

Question: output中是否将“百分之十二点五，不对，应该是百分之八点二”处理成了最终结果“百分之八点二”（或“8.2%”）？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "百分之十二点五，不对，应该是百分之八点二" / clean: "8.2%"

Question: output中是否将“DALL E 2，哦不是，DALL E 3”处理成了最终结果“DALL E 3”（或“DALL-E 3”）？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "DALL E 2，哦不是，DALL E 3" / clean: "DALL-E 3"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "我觉得我觉得", "快了很多，快了很多"

Question: output中是否存在“推理速度快了很多”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "推理速度快了很多"

Question: output中是否存在“生成样本去对齐”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“图像边缘太模糊”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“指标没上去”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


对了，我想想啊，咱们在 COCO 上跑实验的时候，那个 NDCG 提升了百分之三点二，啊不对，是百分之四点八，这个指标指标其实挺关键吧。然后就是，关于 Mixture of Experts 那个架构，要是能把，怎么说呢，如果把 KV Cache 优化一下，能省不少显存哈。话说 BERT 预训练模型，模型规模现在是五百一十二万，诶，五百一十二万个参数，估计得重新调下学习率呀。

咱们在 COCO 上跑实验的时候，NDCG 提升了 4.8%，这个指标其实挺关键吧。然后关于 Mixture of Experts 架构，如果把 KV Cache 优化一下，能省不少显存哈。话说 BERT 预训练模型规模现在是 512 万个参数，估计得重新调下学习率呀。

Question: output中是否存在“COCO”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 咱们在 COCO 上跑实验的时候

Question: output中是否存在“NDCG”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“指标其实挺关键”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 这个指标其实挺关键吧

Question: output中是否存在“Mixture of Experts”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“KV Cache”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“省不少显存”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 能省不少显存哈

Question: output中是否存在“BERT”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“重新调下学习率”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 估计得重新调下学习率呀

Question: output中是否将“百分之四点八”规范化成了“4.8%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之四点八”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“五百一十二万”规范化成了“512万”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二万”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 对了，我想想啊 / 啊不对 / 指标指标 / 那个 / 怎么说呢 / 诶

Question: output中是否将“百分之三点二，啊不对，是百分之四点八”处理成了“4.8%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百分之三点二，啊不对，是百分之四点八 / clean: 4.8%

Question: output中是否将“五百一十二万，诶，五百一十二万个参数”处理成了“512万个参数”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 五百一十二万，诶，五百一十二万个参数 / clean: 512万个参数


嗯，不是说 SAM 没对齐就不能跑，其实是 DeepSeek V3 这种规模模型在 ViT 结构上容易梯度爆炸，怎么说呢，我想想啊，我们在 MS COCO 上测 Top one Accuracy 只有百分之十二点五，吧，应该是学习率设太高了呀。

不是说 SAM 没对齐就不能跑，其实是 DeepSeek-V3 这种规模模型在 ViT 结构上容易梯度爆炸，我们在 MS COCO 上测 Top-1 Accuracy 只有 12.5%，应该是学习率设太高了。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“DeepSeek V3”规范化成了“DeepSeek-V3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DeepSeek V3”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 'DeepSeek V3', clean: 'DeepSeek-V3'

Question: output中是否将“Top one Accuracy”规范化成了“Top-1 Accuracy”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Top one Accuracy”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 'Top one Accuracy', clean: 'Top-1 Accuracy'

Question: output中是否将“百分之十二点五”规范化成了“12.5%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十二点五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“SAM没对齐就不能跑”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“在ViT结构上容易梯度爆炸”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“我们在MS COCO上测”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“应该是学习率设太高了”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: '应该是学习率设太高了'


嗯，你得先关注一下 Qwen2 怎么处理 KV Cache，然后就是看 CLIP 的 alignment 效果，另外 Accuracy 这块，我想想啊，之前测的是百分之八十二…不对，百分之八十五…等等错了，是百分之八十八！诶，最后还得再把 SAM 2 部署到这个环境里去吧。

你得先关注一下 Qwen2 怎么处理 KV Cache，然后看 CLIP 的 alignment 效果，另外 Accuracy 这块，之前测的是 88%！最后还得再把 SAM 2 部署到这个环境里去吧。

Question: output中是否存在“Qwen2 怎么处理 KV Cache”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“CLIP 的 alignment 效果”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“SAM 2 部署到这个环境里”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 最后还得再把 SAM 2 部署到这个环境里去吧

Question: output中是否将“百分之八十八”规范化成了“88%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之八十八”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“KV Cache”正确规范化为“KV Cache”（保持正确的大小写和空格）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“百分之八十二…不对，百分之八十五…等等错了，是百分之八十八”处理成了“88%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 之前测的是百分之八十二…不对，百分之八十五…等等错了，是百分之八十八！ / clean: 之前测的是 88%！


嗯, 我之前投递的时候发现现在的面试官特别在意数据规模, 比如你用的是 Pile 还是 SQuAD 一点零, 哦不是, 是 SQuAD 二点零, 这种数据集做微调, 就是, 现在的趋势是得把 FlashAttention 这种推理加速写进简历里, 怎么说呢, 哪怕只是跑过 DALL E 3 这种模型或者刷过 sacreBLEU 分数吧, 只要能证明你懂工程落地, 机会大很多, 你觉得呢?

我之前投递的时候发现现在的面试官特别在意数据规模，比如你用的是 Pile 还是 SQuAD 2.0 这种数据集做微调，现在的趋势是得把 FlashAttention 这种推理加速写进简历里，哪怕只是跑过 DALL-E 3 这种模型或者刷过 sacreBLEU 分数吧，只要能证明你懂工程落地，机会大很多，你觉得呢？

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“SQuAD 二点零”规范化成了“SQuAD 2.0”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“SQuAD 二点零”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“DALL E 3”规范化成了“DALL-E 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DALL E 3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“SQuAD 一点零, 哦不是, 是 SQuAD 二点零”处理成了“SQuAD 2.0”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

SQuAD 一点零, 哦不是, 是 SQuAD 二点零 -> SQuAD 2.0

Question: output中是否存在“面试官特别在意数据规模”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Pile”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“微调”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“FlashAttention”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“推理加速”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“写进简历里”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“sacreBLEU”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“工程落地”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


哎呀太夸张了，嗯，Phi 3 居然能通过 Chain of Thought 产生这种推理能力，就是，我们在做 arg max 采样的时候，采样的时候发现，我想想啊，结果结果完全超出了预期，诶，本来以为 DALL E 3 这种规模…其实是说，在视觉生成端才强，结果 Phi 3 竟然也这么猛吧。

太夸张了，Phi-3居然能通过Chain of Thought产生这种推理能力，我们在做argmax采样的时候发现，结果完全超出了预期，本来以为DALL-E 3这种规模在视觉生成端才强，结果Phi-3竟然也这么猛吧。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral中的哎呀、嗯、就是、我想想啊、诶、其实是说、采样的时候、结果结果

Question: output中是否将“Phi 3”规范化成了“Phi-3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Phi 3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“arg max”规范化成了“argmax”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“arg max”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“DALL E 3”规范化成了“DALL-E 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DALL E 3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“本来以为 DALL E 3 这种规模…其实是说，在视觉生成端才强”处理成了“本来以为DALL-E 3这种规模在视觉生成端才强”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

本来以为 DALL E 3 这种规模…其实是说，在视觉生成端才强 -> 本来以为DALL-E 3这种规模在视觉生成端才强

Question: output中是否存在“产生这种推理能力”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“结果完全超出了预期”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“在视觉生成端才强”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，我之前的研究结论就得出了用 Mixture of Experts 能够显著提升模型在长文本下的泛化能力吧。怎么说呢，主要原因是在引入了 RAG 之后，我们发现传统的 arg max 采样容易导致输出崩塌，啊不对，是导致分布偏移，所以哈，我尝试用 DINOv2 提取的视觉特征来增强对齐。我想想啊，在 HumanEval 上的得分提升了百分之十二点五，也就是在推理能力上得到了明显增强，所以这个方案在实际部署时挺高效的呀。

我之前的研究结论得出了用 Mixture of Experts 能够显著提升模型在长文本下的泛化能力。主要原因是在引入了 RAG 之后，我们发现传统的 argmax 采样容易导致分布偏移，所以我尝试用 DINOv2 提取的视觉特征来增强对齐。在 HumanEval 上的得分提升了 12.5%，也就是在推理能力上得到了明显增强，所以这个方案在实际部署时挺高效的。

Question: output中是否保留了“Mixture of Experts能够显著提升模型在长文本下的泛化能力”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 用 Mixture of Experts 能够显著提升模型在长文本下的泛化能力

Question: output中是否保留了“引入了RAG”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“arg max”规范化成了“argmax”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“arg max”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“输出崩塌，啊不对，是导致分布偏移”处理成了“分布偏移”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 输出崩塌，啊不对，是导致分布偏移; clean: 分布偏移

Question: output中是否保留了“用DINOv2提取的视觉特征来增强对齐”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 用 DINOv2 提取的视觉特征来增强对齐

Question: output中是否将“百分之十二点五”规范化成了“12.5%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十二点五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否保留了“在HumanEval上的得分提升，推理能力得到明显增强”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 在 HumanEval 上的得分提升了 12.5%，也就是在推理能力上得到了明显增强

Question: output中是否保留了“这个方案在实际部署时挺高效的”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 这个方案在实际部署时挺高效的

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯, 吧, 怎么说呢, 啊不对, 所以哈, 我想想啊, 呀


你说这次投稿投 CVPR 能不能行？我看了下最近那个 Baseline 提升了百分之十二，哦不是，百分之十五点二，而且我们那个 SOTA 结果在两个数据集上都稳住了，虽然 Ablation Study 还缺一点，但我觉得整体逻辑能跑通，应该可以。

你说这次投稿投 CVPR 能不能行？我看了下最近那个 Baseline 提升了15.2%，而且我们那个 SOTA 结果在两个数据集上都稳住了，虽然 Ablation Study 还缺一点，但我觉得整体逻辑能跑通，应该可以。

Question: output中是否保留了“SOTA结果在两个数据集上都稳住了”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 而且我们那个 SOTA 结果在两个数据集上都稳住了

Question: output中是否保留了“整体逻辑能跑通”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 但我觉得整体逻辑能跑通

Question: output中是否将“百分之十五点二”规范化成了“15.2%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十五点二”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Ablation Study”保持了正确的大小写形式？

Choices:
- 保持了正确的大小写形式
- 部分大小写错误
- 全部大小写错误或不存在

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“百分之十二，哦不是，百分之十五点二”处理成了“15.2%”或“百分之十五点二”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百分之十二，哦不是，百分之十五点二, clean: 15.2%


王教授，嗯，我打算在 baseline 部分对比 BERT 和 DeepSeek V3，然后针对 Diffusion 模型引入 FlashAttention 优化，怎么说呢，我想把 ROUGE 指标提升到百分之二十，啊不对，是百分之二十五吧。

王教授，我打算在 baseline 部分对比 BERT 和 DeepSeek-V3，然后针对 Diffusion 模型引入 FlashAttention 优化，我想把 ROUGE 指标提升到 25%。

Question: output中是否保留了“王教授”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“在 baseline 部分对比 BERT”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“针对 Diffusion 模型引入 FlashAttention 优化”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 针对 Diffusion 模型引入 FlashAttention 优化

Question: output中是否将“DeepSeek V3”规范化成了“DeepSeek-V3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“DeepSeek V3”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之二十五”规范化成了“25%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之二十五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯, 怎么说呢, 啊不对

Question: output中是否将“百分之二十，啊不对，是百分之二十五吧”处理成了“百分之二十五”或“25%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百分之二十，啊不对，是百分之二十五吧, clean: 25%


王教授, 这篇论文在 CLIP 对齐上做得还行, 但那个预训练语料库规模, 应该是十亿级...不对, 五百亿...等等错了, 是 Common Crawl 规模的！而且他用 Qwen 2 做 backbone 配合 Retrieval Augmented Generation, 在 Cityscapes 验证集上效果波动挺大, 感觉采样策略没对齐。

王教授，这篇论文在 CLIP 对齐上做得还行，但预训练语料库规模是 Common Crawl 规模的！而且他用 Qwen-2 做 backbone 配合 Retrieval Augmented Generation，在 Cityscapes 验证集上效果波动挺大，感觉采样策略没对齐。

Question: output中是否将“CLIP”保持全大写格式？

Choices:
- 保持了全大写格式
- 没有保持全大写格式
- 不存在该词

Question: output中是否将“Common Crawl”保持首字母大写格式？

Choices:
- 保持了首字母大写格式
- 没有保持首字母大写格式
- 不存在该词

Question: output中是否将“Qwen 2”规范化成了“Qwen-2”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Qwen 2”
- 不存在该词或规范化结果

Question: output中是否将“Retrieval Augmented Generation”保持首字母大写格式？

Choices:
- 保持了首字母大写格式
- 没有保持首字母大写格式
- 不存在该词

Question: output中是否将“Cityscapes”保持首字母大写格式？

Choices:
- 保持了首字母大写格式
- 没有保持首字母大写格式
- 不存在该词

Question: output中是否将“backbone”保持全小写格式？

Choices:
- 保持了全小写格式
- 没有保持全小写格式
- 不存在该词

Question: output中是否存在“王教授”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“预训练语料库规模”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "预训练语料库规模"

Question: output中是否存在“效果波动挺大”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“采样策略没对齐”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“应该是十亿级...不对, 五百亿...等等错了, 是 Common Crawl 规模的！”处理成了“预训练语料库规模是 Common Crawl 规模的！”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "应该是十亿级...不对, 五百亿...等等错了, 是 Common Crawl 规模的！", clean: "预训练语料库规模是 Common Crawl 规模的！"


我想把那个，那那那个，Attention机制改成一种，呃，轻量化模型，大概能降三成计算量。

我想把Attention机制改成一种轻量化模型，大概能降30%计算量。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将英文单词“attention”规范化成了首字母大写的“Attention”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“attention”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“三成”规范化成了“30%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三成”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“轻量化模型”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“计算量”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


老师，我打算先是把 Recall at K 重新跑一下，重新跑一下，然后...我想想...如果能把 AUC ROC 曲线画得更漂亮点，再把 Swin Transformer 换成更轻量级模型，最后最后对比一下 Top one Accuracy 和 PPO 调优后结果，这样投顶会机会更大。

老师，我打算先把 Recall@K 重新跑一下，然后如果能把 AUC-ROC 曲线画得更漂亮点，再把 Swin Transformer 换成更轻量级模型，最后对比一下 Top-1 Accuracy 和 PPO 调优后结果，这样投顶会机会更大。

Question: output中是否将“Recall at K”规范化成了“Recall@K”？

Choices:
- 输出中为“Recall@K”或等价形式
- 输出中仍为“Recall at K”
- 输出中不存在“Recall@K”或“Recall at K”

Question: output中是否将“AUC ROC”规范化成了“AUC-ROC”？

Choices:
- 输出中为“AUC-ROC”或等价形式
- 输出中仍为“AUC ROC”
- 输出中不存在“AUC-ROC”或“AUC ROC”

Question: output中是否将“Top one Accuracy”规范化成了“Top-1 Accuracy”？

Choices:
- 输出中为“Top-1 Accuracy”或等价形式
- 输出中仍为“Top one Accuracy”
- 输出中不存在“Top-1 Accuracy”或“Top one Accuracy”

oral: "Top one Accuracy", clean: "Top-1 Accuracy"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "重新跑一下，重新跑一下", "我想想", "最后最后"; clean: "重新跑一下", "最后"

Question: output中是否将“先是把”处理成了“先把”？

Choices:
- 进行了相同处理，输出为“先把”
- 去除了“先是”但没保留“把”，最终结果不完整
- 仍保留“先是把”，没有进行重新表述
- output中不存在“先是把”或“先把”

Question: output中是否存在“Swin Transformer”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: "Swin Transformer", clean: "Swin Transformer"

Question: output中是否存在“PPO”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“更轻量级模型”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


First I cannot log into my account password reset is not working and I just want to cancel my Disney plus subscription. Then I checked order four four nine two one zero and it says item shows as delivered but it's not here. Finally my email is Sally at i cloud dot com

First, I cannot log into my account, password reset is not working, and I just want to cancel my Disney+ subscription.
Then, I checked order 449210 and it says item shows as delivered but it's not here.
Finally, my email is Sally@icloud.com

Question: output中是否将“Disney plus”规范化成了“Disney+”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Disney plus”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: "cancel my Disney+ subscription" / oral: "cancel my Disney plus subscription"

Question: output中是否将“four four nine two one zero”规范化成了“449210”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“four four nine two one zero”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: "order 449210" / oral: "order four four nine two one zero"

Question: output中是否将“Sally at i cloud dot com”规范化成了“Sally@icloud.com”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Sally at i cloud dot com”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: "Sally@icloud.com" / oral: "Sally at i cloud dot com"

Question: output中是否保留了“cannot log into my account”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“password reset is not working”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“cancel my subscription”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“item shows as delivered but it's not here”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "item shows as delivered but it's not here"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral 中无口语词、犹豫词、重复词或插入语


我觉得与其在这个Baseline上死磕，不如尝试引入Attention机制，毕竟对比实验显示，多头注意力比单一的MLP性能提升了百分之十二，不对，是百分之十五点八。而且如果把，怎么说呢，如果把这个维度从五百一十二调到一千零二十四，可能对收敛速度影响更道。其实在这种高维空间里，比起直接做映射，再考虑一个LORA的低秩分解可能更有效，这样能显著降低显存占用。

我觉得与其在这个Baseline上死磕，不如尝试引入Attention机制，毕竟对比实验显示，多头注意力比单一的MLP性能提升了15.8%。而且如果把这个维度从512调到1024，可能对收敛速度影响更大。其实在这种高维空间里，比起直接做映射，再考虑一个LoRA的低秩分解可能更有效，这样能显著降低显存占用。

Question: output中是否存在“低秩分解”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 再考虑一个LoRA的低秩分解可能更有效

Question: output中是否将“百分之十五点八”规范化成了“15.8%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之十五点八”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“LORA”规范化成了“LoRA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“LORA”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“五百一十二”和“一千零二十四”分别规范化成了“512”和“1024”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原词
- 不存在这些词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 如果把，怎么说呢，如果把这个维度

Question: output中是否将“百分之十二，不对，是百分之十五点八”处理成了最终结果“15.8%”（或“百分之十五点八”）？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百分之十二，不对，是百分之十五点八; clean: 15.8%

Question: output中是否存在“影响更大”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“多头注意力”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 多头注意力比单一的MLP性能提升了15.8%


我觉得我觉得，与其死磕这个 DINOv2 预训练权重，不如直接在 DPO 阶段做对齐。你看这个 NDCG 指标，指标完全没起来，比之前那个版本更低。而且这个求和公式，sum i equals one to n x i，算出来结果是零点五，不对，是零点三二。咱们得思考思考，如果把 IoU 阈值调高，怎么说呢，如果把阈值设在零点七，可能效果会再好一点。现在的收敛速度太慢，慢到根本没法看，得重新检查检查学习率设定得对不对。

我觉得与其死磕这个 DINOv2 预训练权重，不如直接在 DPO 阶段做对齐。你看这个 NDCG 指标，指标完全没起来，比之前那个版本更低。而且这个求和公式 $\sum_{i=1}^{n} x_i$，算出来结果是 0.32。咱们得思考思考，如果把 IoU 阈值调高，如果把阈值设在 0.7，可能效果会再好一点。现在的收敛速度太慢，慢到根本没法看，得重新检查检查学习率设定得对不对。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: '我觉得我觉得' / '怎么说呢'

Question: output中是否将“sum i equals one to n x i”规范化成了“$\sum_{i=1}^{n} x_i$”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“sum i equals one to n x i”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 'sum i equals one to n x i' -> clean: '$\sum_{i=1}^{n} x_i$'

Question: output中是否将“零点五，不对，是零点三二”处理成了“0.32”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“零点七”规范化成了“0.7”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“零点七”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“DINOv2”、“DPO”、“NDCG”、“IoU”等专有名词保持了正确的大小写形式？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在这些词的读音或近似拼写
- 不存在这些词或规范化错误

oral/clean: 'DINOv2', 'DPO', 'NDCG', 'IoU'

Question: output中是否保留了“死磕预训练权重”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“指标完全没起来”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“收敛速度太慢”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“重新检查学习率设定”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: '重新检查检查学习率设定得对不对'


Oh my god! I am calling because I want to request a refund for a defective product, specifically for Disney plus. Uh, I mean, I already sent an email to billing dash dept at service dot net but nothing happened. The ticket number is TKT zero zero nine one eight two seven three. I said, TKT zero zero nine one eight two seven three. Just want my money back, ya. Anyway, I appreciate your help, thanks.

Oh my god! I am calling because I want to request a refund for a defective product, specifically for Disney+, I already sent an email to billing-dept@service.net but nothing happened. The ticket number is TKT00918273. Just want my money back, ya. Anyway, I appreciate your help, thanks.

Question: output中是否存在“request a refund”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“defective product”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“Disney plus”规范化成了“Disney+”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Disney plus”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“billing dash dept at service dot net”规范化成了“billing-dept@service.net”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“billing dash dept at service dot net”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: billing dash dept at service dot net, clean: billing-dept@service.net

Question: output中是否将“TKT zero zero nine one eight two seven three”规范化成了“TKT00918273”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“TKT zero zero nine one eight two seven three”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: TKT zero zero nine one eight two seven three, clean: TKT00918273

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: Uh, I mean; I said, TKT zero zero nine one eight two seven three

Question: output中是否去除了重复的“I said, TKT zero zero nine one eight two seven three”并保留了“TKT00918273”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: I said, TKT zero zero nine one eight two seven three, clean: TKT00918273


Hi, uh, I'm calling because my Wells Fargo statement looks wrong. I'm not totally sure but I think I was overcharged. I see a charge for sixty four fifteen, but it should be nineteen ninety five. I tried checking my inbox, Linda at yahoo dot co dot uk, but I can't find tracking number in my email, you know, just... I'm just confused why it's sixty four fifteen!

Hi, I'm calling because my Wells Fargo statement looks wrong. I'm not totally sure but I think I was overcharged. I see a charge for $64.15, but it should be $19.95. I tried checking my inbox, Linda@yahoo.co.uk, but I can't find the tracking number in my email, I'm just confused why it's $64.15!

Question: output中是否保留了“Wells Fargo”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

clean: Wells Fargo statement; oral: Wells Fargo statement

Question: output中是否将“sixty four fifteen”规范化成了“$64.15”？

Choices:
- 规范化成了“$64.15”
- 未规范化，仍为“sixty four fifteen”
- 不存在“$64.15”或“sixty four fifteen”

Question: output中是否将“nineteen ninety five”规范化成了“$19.95”？

Choices:
- 规范化成了“$19.95”
- 未规范化，仍为“nineteen ninety five”
- 不存在“$19.95”或“nineteen ninety five”

clean: $19.95; oral: nineteen ninety five

Question: output中是否将“Linda at yahoo dot co dot uk”规范化成了“Linda@yahoo.co.uk”？

Choices:
- 规范化成了“Linda@yahoo.co.uk”
- 未规范化，仍为“Linda at yahoo dot co dot uk”
- 不存在“Linda@yahoo.co.uk”或“Linda at yahoo dot co dot uk”

clean: Linda@yahoo.co.uk; oral: Linda at yahoo dot co dot uk

Question: output中是否保留了“tracking number”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似
- 缺失或含义相反

clean: tracking number; oral: tracking number

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在


Hi uh I have a question. I bought this thing and I already opened it but I want to return it. I'm not totally sure but I think... I think the box is open. Can I still return it? Also I have this other issue. I need to dispute a transaction I don't recognize. It's for Spotify and maybe Disney plus. Uh the order number is TRK zero zero nine two eight four seven five six. I'm not sure if I'm in right place but if you can't help just call me back at two one two five five five zero one four four. I really need to get this sorted out. I said call me back at two one two five five five zero one four four. Thanks.

Hi, I have a question. I bought this thing and I already opened it but I want to return it. I'm not totally sure but I think the box is open. Can I still return it? Also I have this other issue. I need to dispute a transaction I don't recognize. It's for Spotify and maybe Disney+. The order number is TRK009284756. I'm not sure if I'm in the right place but if you can't help just call me back at 212-555-0144. I really need to get this sorted out. Call me back at 212-555-0144. Thanks.

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 'Hi uh I have', 'I think... I think', 'Uh the order number'

Question: output中是否将“Disney plus”规范化成了“Disney+”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Disney plus”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 'maybe Disney plus' -> clean: 'maybe Disney+'

Question: output中是否将“TRK zero zero nine two eight four seven five six”规范化成了“TRK009284756”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“TRK zero zero nine two eight four seven five six”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 'TRK zero zero nine two eight four seven five six' -> clean: 'TRK009284756'

Question: output中是否将“two one two five five five zero one four four”规范化成了“212-555-0144”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two one two five five five zero one four four”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 'two one two five five five zero one four four' -> clean: '212-555-0144'

Question: output中是否将“I said call me back at”处理成了“Call me back at”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 'I said call me back at two one two five five five zero one four four.' -> clean: 'Call me back at 212-555-0144.'

Question: output中是否存在“dispute a transaction”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'I need to dispute a transaction I don't recognize.'

Question: output中是否存在“Spotify”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'It's for Spotify and maybe Disney+.'

Question: output中是否存在“get this sorted out”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'I really need to get this sorted out.'


Actually... oh, wait. I just noticed something on my statement. Look, I am getting really frustrated here. I think I was charged twice for the same subscription. Like, the same exact charge twice! And then, get this, my credit card was declined but I have sufficient funds. I know I do. I have like five hundred dollars in there. I mean, I just used it for DoorDash like ten minutes ago and it worked fine. It worked fine! My email is Marcus at email dot com. Can you just check why it says I owe you two hundred forty nine ninety nine? I already paid that. I'm just... I'm just so tired of this. I keep getting the same answer. I need this fixed now. I mean, I really need this fixed now. Please just check the record. My email again is Marcus at email dot com. Let me know if you can see the double charge on the system.

I just noticed something on my statement. Look, I am getting really frustrated here. I think I was charged twice for the same subscription. The same exact charge twice! And then, get this, my credit card was declined but I have sufficient funds. I know I do. I have $500 in there. I just used it for DoorDash 10 minutes ago and it worked fine. My email is Marcus@email.com. Can you just check why it says I owe you $249.99? I already paid that. I'm just so tired of this. I keep getting the same answer. I need this fixed now. Please just check the record. My email again is Marcus@email.com. Let me know if you can see the double charge on the system.

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Actually... oh, wait. / It worked fine! It worked fine! / I'm just... I'm just

Question: output中是否将“five hundred dollars”规范化成了“$500”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred dollars”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“ten minutes”规范化成了“10 minutes”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ten minutes”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Marcus at email dot com”规范化成了“Marcus@email.com”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Marcus at email dot com”
- 不存在这个词或规范化结果

Marcus at email dot com / Marcus@email.com

Question: output中是否将“two hundred forty nine ninety nine”规范化成了“$249.99”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two hundred forty nine ninety nine”
- 不存在这个词或规范化结果

two hundred forty nine ninety nine / $249.99

Question: output中是否将“I need this fixed now. I mean, I really need this fixed now.”处理成了“I need this fixed now.”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

I need this fixed now. I mean, I really need this fixed now. / I need this fixed now.

Question: output中是否存在“charged twice for the same subscription”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“credit card was declined”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“sufficient funds”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“DoorDash”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“already paid that”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“double charge on the system”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


Hi Sarah, look, I need to update the shipping address for my order, just... I need to update it because it's wrong. My claim number is BKL nine nine two zero three X. My email is sakura at yahoo dot com. The transaction code is TXN nine nine zero two one four four five... oh no, not four four five, it's four four zero. Uh, my phone number is... my phone number is five five five nine eight seven six five four three. I just... I want to make sure it gets to the right place, you know, so it doesn't get lost, ha.

Hi Sarah, I need to update the shipping address for my order because it's wrong. My claim number is BKL99203X. My email is sakura@yahoo.com. The transaction code is TXN99021440. My phone number is 555-987-6543. I want to make sure it gets to the right place so it doesn't get lost.

Question: output中是否保留了“update the shipping address for my order”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: "I need to update the shipping address for my order"

Question: output中是否保留了“because it's wrong”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“gets to the right place”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“doesn't get lost”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“BKL nine nine two zero three X”规范化成了“BKL99203X”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原始说法
- 不存在该词或规范化结果错误

oral: "BKL nine nine two zero three X", clean: "BKL99203X"

Question: output中是否将“sakura at yahoo dot com”规范化成了“sakura@yahoo.com”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原始说法
- 不存在该词或规范化结果错误

oral: "sakura at yahoo dot com", clean: "sakura@yahoo.com"

Question: output中是否将“TXN nine nine zero two one four four zero”规范化成了“TXN99021440”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原始说法
- 不存在该词或规范化结果错误

oral: "TXN nine nine zero two one four four zero", clean: "TXN99021440"

Question: output中是否将“five five five nine eight seven six five four three”规范化成了“555-987-6543”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原始说法
- 不存在该词或规范化结果错误

oral: "five five five nine eight seven six five four three", clean: "555-987-6543"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "look", "just...", "Uh", "you know", "ha", "I need to update it" (重复), "my phone number is" (重复)

Question: output中是否去除了“oh no, not four four five”的纠错过程，并保留了最终结果“four four zero”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "four four five... oh no, not four four five, it's four four zero", clean: "TXN99021440"


Hi yeah I need to cancel this subscription right now because honestly I received a damaged product. The order number is BKL nine nine two zero three XP. I mean... it was like... if I could just get a refund then we could maybe just call it even but it's one hundred forty seven fifty. One hundred forty seven fifty! And then there is this other thing... the order BLL twenty twenty four seven seven one two... uh... the promotional code isn't applying to my cart. It just... it's not working. I tried... let me see... if you can just fix the code then we could keep the account but honestly I just want out.

Hi, I need to cancel this subscription right now because honestly I received a damaged product. The order number is BKL99203XP. If I could just get a refund then we could maybe just call it even, but it's $147.50. $147.50! And then there is this other thing... the order BLL20247712... the promotional code isn't applying to my cart. It's not working. I tried... let me see... if you can just fix the code then we could keep the account, but honestly I just want out.

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: Hi yeah, I mean... it was like..., uh..., It just..., let me see...

Question: output中是否将“BKL nine nine two zero three XP”规范化成了“BKL99203XP”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“BKL nine nine two zero three XP”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: The order number is BKL nine nine two zero three XP. clean: The order number is BKL99203XP.

Question: output中是否将“I mean... it was like... if I could just get a refund”处理成了“If I could just get a refund”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: I mean... it was like... if I could just get a refund clean: If I could just get a refund

Question: output中是否将“one hundred forty seven fifty”规范化成了“$147.50”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“one hundred forty seven fifty”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: it's one hundred forty seven fifty clean: it's $147.50

Question: output中是否将“BLL twenty twenty four seven seven one two”规范化成了“BLL20247712”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“BLL twenty twenty four seven seven one two”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: the order BLL twenty twenty four seven seven one two clean: the order BLL20247712

Question: output中是否存在“cancel this subscription”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: I need to cancel this subscription right now

Question: output中是否存在“received a damaged product”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“call it even”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“promotional code isn't applying to my cart”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: the promotional code isn't applying to my cart

Question: output中是否存在“fix the code then we could keep the account”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: if you can just fix the code then we could keep the account


Hi, I'm calling because my package arrived totally smashed. I thought it was just the outer box, eh, but the item inside is broken too. The order number is ORD ninety nine twenty one C... no, it's ORD ninety nine twenty one B. The order order number is ORD ninety nine twenty one B. Just, I mean, I spent two hundred fifty four dollars and ten cents on this! The serial number is S four four nine one zero two eight three seven. I tried emailing help desk at service dot org, but no one answered. My phone number is five five five zero one two three four five six, just in case you need to reach me. How do we fix this, ya? I really need a replacement soon, soon. I hope you can help me sort this out, ha.

Hi, I'm calling because my package arrived totally smashed. I thought it was just the outer box, but the item inside is broken too. The order number is ORD9921B. I spent $254.10 on this! The serial number is S449102837. I tried emailing help desk at service.org, but no one answered. My phone number is 555-012-3456, just in case you need to reach me. How do we fix this? I really need a replacement soon. I hope you can help me sort this out.

Question: output中是否存在“package arrived totally smashed”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: my package arrived totally smashed

Question: output中是否存在“item inside is broken”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“help desk”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“replacement”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“ORD ninety nine twenty one B”规范化成了“ORD9921B”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ORD ninety nine twenty one B”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“two hundred fifty four dollars and ten cents”规范化成了“$254.10”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two hundred fifty four dollars and ten cents”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“S four four nine one zero two eight three seven”规范化成了“S449102837”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“S four four nine one zero two eight three seven”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“service dot org”规范化成了“service.org”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“service dot org”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“five five five zero one two three four five six”规范化成了“555-012-3456”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five five five zero one two three four five six”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: eh, Just, I mean, order order, soon, soon, ya, ha

Question: output中是否将“ORD ninety nine twenty one C... no, it's ORD ninety nine twenty one B”处理成了“ORD9921B”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: ORD ninety nine twenty one C... no, it's ORD ninety nine twenty one B; clean: ORD9921B


Honestly... I am just so frustrated right now. I just opened my package for order ninety nine two eight four seven one and it is completely smashed. Like, totally ruined. This thing cost twelve hundred dollars! Twelve hundred dollars! I have a ticket number, it is TICKET zero zero nine one eight two five... oh no, sorry, it is zero zero nine one eight two seven. Yeah, that one. I tried calling from my phone, plus one two zero two five five five zero one seven eight, but I just kept getting put on hold. I was even listening to Spotify just to keep my sanity while waiting! Can you just... I don't know, please just tell me how to get a refund or a replacement because this is ridiculous.

Honestly, I am just so frustrated right now. I just opened my package for order 9928471 and it is completely smashed. Totally ruined. This thing cost $1,200! I have a ticket number, it is TICKET 0091827. I tried calling from my phone, +1 202-555-0178, but I just kept getting put on hold. I was even listening to Spotify just to keep my sanity while waiting! Can you please just tell me how to get a refund or a replacement because this is ridiculous.

Question: output中是否保留了“completely smashed”这一语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“refund or a replacement”这一诉求？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: "how to get a refund or a replacement"

Question: output中是否将“ninety nine two eight four seven one”规范化成了“9928471”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原始说法
- 不存在或规范化错误

oral: "order ninety nine two eight four seven one", clean: "order 9928471"

Question: output中是否将“twelve hundred dollars”规范化成了“$1,200”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原始说法
- 不存在或规范化错误

oral: "twelve hundred dollars", clean: "$1,200"

Question: output中是否将“plus one two zero two five five five zero one seven eight”规范化成了“+1 202-555-0178”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在原始说法
- 不存在或规范化错误

oral: "plus one two zero two five five five zero one seven eight", clean: "+1 202-555-0178"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "Like, totally ruined.", "Twelve hundred dollars! Twelve hundred dollars!", "Yeah, that one.", "Can you just... I don't know, please just..."

Question: output中是否将“TICKET zero zero nine one eight two five... oh no, sorry, it is zero zero nine one eight two seven”处理成了“TICKET 0091827”？

Choices:
- 保留最终结果且删掉被否定/解释性过程
- 删掉过程但最终结果不完整
- 仍保留被否定/解释性过程
- 相关结果缺失

oral: "TICKET zero zero nine one eight two five... oh no, sorry, it is zero zero nine one eight two seven.", clean: "TICKET 0091827"


Hi, I am calling because I saw my bank statement and I was charged twice for the same subscription. It was ninety nine cents... ninety nine cents. And then there is this other charge for three hundred fifteen dollars and seventy five cents. I bought a high end blender, no, a coffee maker, and it arrived completely smashed. I am extremely disappointed, extremely disappointed with the quality. This product is totally broken, so I want to request a full refund for a defective product. I just want my money back to my account, to my account. I hope you can fix this in my bank a count.

Hi, I am calling because I saw my bank statement and I was charged twice for the same subscription. It was $0.99. And then there is this other charge for $315.75. I bought a coffee maker, and it arrived completely smashed. I am extremely disappointed with the quality. This product is totally broken, so I want to request a full refund for a defective product. I just want my money back to my account. I hope you can fix this in my bank account.

Question: output中是否将“ninety nine cents”规范化成了“$0.99”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ninety nine cents”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: It was ninety nine cents...; clean: It was $0.99.

Question: output中是否将“three hundred fifteen dollars and seventy five cents”规范化成了“$315.75”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“three hundred fifteen dollars and seventy five cents”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: charge for three hundred fifteen dollars and seventy five cents.; clean: charge for $315.75.

Question: output中是否将“high end blender, no, a coffee maker”处理成了“coffee maker”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: I bought a high end blender, no, a coffee maker; clean: I bought a coffee maker

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: ninety nine cents... ninety nine cents. / extremely disappointed, extremely disappointed / to my account, to my account.

Question: output中是否存在“charged twice for the same subscription”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: I was charged twice for the same subscription.; clean: I was charged twice for the same subscription.

Question: output中是否存在“arrived completely smashed”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: it arrived completely smashed.; clean: it arrived completely smashed.

Question: output中是否存在“request a full refund for a defective product”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: I want to request a full refund for a defective product.; clean: I want to request a full refund for a defective product.

Question: output中是否存在“fix this in my bank account”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: I hope you can fix this in my bank a count.; clean: I hope you can fix this in my bank account.


Hi I need help. My representative told me told me my card was sent but I never got it. I am calling Wells Fargo because I lost my credit card. The card number ends in CUST eight eight two nine PL. I really need a replacement replacement card. Also I tried to pay a fee of fifty four dollars and twenty cents but the promo code I entered is not applying to the total. The promo code is not applying. My shipping ID is SHIP nine nine two zero one X. Please check this for me.

Hi, I need help. My representative told me my card was sent but I never got it. I am calling Wells Fargo because I lost my credit card. The card number ends in CUST8829PL. I really need a replacement card. Also, I tried to pay a fee of $54.20 but the promo code I entered is not applying to the total. The promo code is not applying. My shipping ID is SHIP99201X. Please check this for me.

Question: output中是否保留了“Wells Fargo”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“credit card”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“promo code”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“CUST eight eight two nine PL”规范化成了“CUST8829PL”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“CUST eight eight two nine PL”
- 不存在这个词或规范化结果

The card number ends in CUST eight eight two nine PL. -> The card number ends in CUST8829PL.

Question: output中是否将“fifty four dollars and twenty cents”规范化成了“$54.20”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“fifty four dollars and twenty cents”
- 不存在这个词或规范化结果

pay a fee of fifty four dollars and twenty cents -> pay a fee of $54.20

Question: output中是否将“SHIP nine nine two zero one X”规范化成了“SHIP99201X”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“SHIP nine nine two zero one X”
- 不存在这个词或规范化结果

My shipping ID is SHIP nine nine two zero one X. -> My shipping ID is SHIP99201X.

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

told me told me, replacement replacement card