yesterday, this absolutely fascinating book about bees. So the reasoning here is that this is possible because even though this sentence violates the general grammatical principle that direct objects should be next to the verb, it satisfies the principle of dependency length minimization, which says that shorter

这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书这句话违反了一般语法原则，即直接宾语应该紧跟动词，但它满足了依赖长度最小化的原则，即更短的依赖关系更受欢迎。因此，


اگر مدرن لنگوشی در ازداده های نقش نمیدوند به ازداده های نمیدوند، اینکه ازداده های نمیدوند به ازداده های نمیدوند.

如果语言模型可以访问与注释者相同的背景知识，那么准确性确实很高，大约是92%到95%，


First, we find that interestingly, recent WSL methods indeed require clean white dish samples to work properly.

首先，我们发现有趣的最新WSL方法确实需要干净的验证示例才能正确工作。


First, report the model selection criteria.

首先，报告模型选择标准，


This table reports the overall accuracy of the results.

该表报告了结果的总体准确性。


However, evaluating how well models can translate cases like this is pretty hard.

然而，评估模型如何转换这种情况非常困难：


window. Please read our paper for more details.

请阅读我们的论文以获取更多实验细节。


Our prompts to generate these personas were inspired by a study where they gave these prompts to human subjects, finding that by giving it to human subjects, they also were able to surface racial stereotypes.

我们为生成这些人物而做的实验是由一项研究激发的，其中他们将这些促进给予人类受试者，发现通过给予人类受试者，他们也能够表达出种族成见。


پس ما باید از تقریبی های این انتیزی های او باشیم مثالا این در اینجا و باید اونها را 3-5 در افرادی رفیقی می کنیم

然后，我们要求注释者选择其中一个实体，例如，选择第一个实体，并使用3到5个间接引用的表达来描述它们，


And similarly, we find that context is supported to translate in the right formality.

类似地，我们发现这种情况被支持到正确的形式中转。


This indicates that WSL approaches actually require cleanly labeled data to work properly, and the annotation cost for obtaining clean validation samples should not be overlooked.

这表明，WSSL方法实际上需要清洁标记的数据才能正常工作，并且获得清洁验证样本的注释成本不应被忽视。


First, the method should be applicable to embedding ad services.

首先，该方法应适用于嵌入式服务；


We continue this process until every token from the first stage has been visited exactly once.

我们继续这个过程。直到每个第一阶段的门票都被恰好访问了一次。


And cross-lingual semantic parsing is the task to translate queries in multiple natural languages into multiple languages.

跨语言语域是将多种自然语言中的询问词翻译成多种含义表示的任务。正


And we look forward to seeing how conversational AI will advance in the coming months and years.

我们期待着在即将到来的几个月和几年中看到对话式AI的进展。


If we do try to sanitize somehow, we will also risk censorship or exclusion.

如果我们试图进行某种形式的净化，我们也会面临审查或排除的风险，


So to study dataset and model positionality, we actually compare the annotations with real users with existing datasets and models.

因此，为了研究数据集和模型位置，我们实际上与现实用户和现有数据集和模型进行了比较。


This makes our approach quite flexible and expressive.

这使得我们的方法非常灵活和表达性。


We further show many qualitative examples to see that language models with different political leanings do give different predictions to hate speech and misinformation examples based on their social category.

我们将进一步展示许多质量的例子，以便看到语言模型具有不同的政治含义，会给出不同的预测结果，基于社会类别的好话和坏话和误导性信息的例子。更多例子在


همین وقت چه دیدار هم هستند از کنش بودن، همینه دیگرد می گوش می کنید.

第三种是它们在维基百科上具有相似的描述。


这使得我们的方法非常灵活和表达。


The evaluation highlights that the model performed best on the task with data of the same nature as those on which the model has been trained.

评估结果表明，这个模型在与同一数据集（同一自然语言处理任务）进行训练的任务中表现最好。


It is trained on a large collection of tags, comprising 780 billion documents.

训练于一大批包含780亿个文本的文本。Tamil


This is joint work with my advisors, Alexander Koller and Ivan Titov.


In this setting, the source language is the same as target language. For example, German to German.

在这种设置中，源语言与目标语言相同，例如德语到德语或英语到英语。


And it's incredibly hard to determine what is actually neutral and should be retaining language monitoring data.

我想知道，如何在语言监测数据中排除偏见。排除偏见和确定实际中立性以及应该保留的语言监测数据非常困难，


There are a bunch of more examples in the appendix to further highlight that. This indicates that there is a fairness issue that is very pressing regarding the political biases of language models.

附录中有更多的示例可以进一步提高它。这表明存在公平问题，这对于语言模型的政治偏见非常紧迫。


And if we use word F measure, then models with or without context have comparable performance.

如果我们使用wordF-measure，那么有和没有上下文的模型都有可比的表现。


We perform our analysis at three different levels.

我们在三个不同级别上进行分析，


Thus, we adopt the idea of overgenerated Z-filter to improve generation quality.

因此我们采用了过度生成滤波器来提高生成质量。


Here we also found that more fine-tuning examples actually also leads to better generalization.

我们还发现更多精调例实际上也会导致更好的泛化。


对于零次和一次提示来说，这是至关重要的


OFA uses a unified vocabulary for language, image tokens, and the coordinates of a bounding box.

OFA使用统一的语言、图像符号和绑定盒的坐标作为语言、图像符号和绑定盒的坐标。


Mais notre expérience de continuelle pré-traitance, utilisant le poids et le tokeniser de Pumet-Bert, entraîné sur le subsèque de 4 GB de Natchos, montre des résultats comparables à ceux obtenus avec Dr. Bert, 4 GB de plus.

然而，我们的实验表明，使用白色和tokenizer的自适应预训练可以获得更好的性能。我们在四个GB的NATSHOS子集上训练了BERT，结果与使用BERT从Scratch获得的结果相当，


例如，像西班牙语和克里奥尔语之间的偏见。


First, to use already existing offline SD models without retraining or adopting specific architecture for CMLSD.

首先，使用现有的离线SD模型，而不需要重新训练或采用特定的架构来实现仿真SD；使用


object, there is an adjunct yesterday. However, this effect may be ameliorated when the

，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书


What is simultaneous speech translation?


As shown in the figures, it's hard to distinguish between the backdoor embeddings and normal embeddings.

如图所示，很难区分背向嵌入和正常嵌入。


no governor as in coordination of sentences but when they

但当总理在右边时，这种倾向就会消失。


families. To better evaluate our benchmark, we consider the six settings.

为了更好地评估我们的基准，我们考虑了六个设置：训练和评估。


In everyday life, humans often plan their actions by following step-by-step instructions in the form of guaranteed scripts.

在日常生活中，人类经常通过遵循一步一步的指示，按照形式为保证的脚本来计划他们的行动。


Note that the performance is significantly lower for random.

请注意，随机性显著降低。在AL的后续轮次中，我


To summarize the main takeaways of our paper. Many co-referenced revolution models appear unable to reason over knowledge from different

我们论文的主要内容，许多参考解决方案模型似乎无法在没有特定任务训练的情况下推理来自不同来源的知识；


We begin by defining cognitive dissonance and why it is an important problem to study in language.

我们从定义认知偏差开始，并且为什么它是语言学习中重要的问题？


available in different sources. We evaluate the data set with human study participants and establish

我们评估了与人类学习参与者一起使用的人类学习数据集，并建立了关


这就是为这次非常短暂的回顾而做的。


So we use a pre-trained OFA large model as a base.

我们使用预训练的OFA大型模型作为基模型，


Obtaining trees may also involve specialized grammar induction procedures.

获得树木也可能涉及特殊的树木加工过程


If we go on and we receive another speech chunk and our model predicts other three words and we will look at the cross-attention weights, we will see that no word points to the last lambda speech frames.

如果我们继续下去，我们会接收另一个语音坦克，我们的模型预测了另外三个单词，我们将查看这些交叉注意力。我们会看到没有任何单词指向最后的lambedspeechframes。


And a good example of this is the Masakani Initiative.

并在四个特殊社区中实施。这个例子很好，例如马萨卡尼的动机是


More broadly, we find that the words for each marked group pretty much just reflect very essentializing narratives.

更快，我们会发现每个市场组的单词几乎只反映了非常基本的故事。


Next, we determine the best method to update a model with new data from each round of active learning and annotations.

接下来，我们确定了最佳方法来更新模型以适应每轮主动学习和注释的新数据：累积（Cumulat


Finally, the performance improvement claimed in previous WSL approaches can be easily achieved by allowing to continue fine-tuning on the clean validation samples.

最后，声学模型在前面的WSL方法中声称的性能改进可以很容易地通过允许在干净的验证样本上继续微调来实现。


And we look forward to seeing how conversational AI will advance in the coming months and years.

我们期待在未来几个月和几年中，会看到


If it's a multi-modal generation task, we report root jl. For an RP task, we report root jl as well.

如果是多模生成任务，我们报告RUGL；对于NRP任务，我们报告RUGL。


at Penn State University. Today, I'm going to present our work, Cross-lingual Semantic Parsing in Multiple Natural Languages.

今天我将向大家介绍我们的作品：示例：跨语言语义解析在多种自然语言和多种代表中因此，符号解析是一


we find that there is positionality in NLP.

我们发现它在NLp中具有位置性。


Previous studies have shown that the output quality of light-logging models falls in high values, leading to bad performance.

以前的研究表明，Larenin模型的输出质量落在高变异率中，从而导致性能不佳，


models and we saw here in the orange dotted line the MPP judgments are relatively

性能，并在橙色终止线上，我们看到MPP判断相对稳定。


and what are the problems of the current SimulST models.


MT5. We found that encoder-decoder obtains the best performance on all nine

我们发现编码器-解码器模型在多语言预训练任务中表现更好。在所有九个数据集上都表现最佳。


of the whole coordinate structure, so in this case, LISA. Similar approach is assumed in Igor Milchuk's meaning text theory, where again, the whole

onlikethesetwo）和非协调性（asymmetricstructuresofcoordinationlikethesetwo）。好，论据基于依赖性减弱的原则，基于这些例子来解释。所以，在英语中，直接对象更喜欢靠近动词，而同位语可能更远。


translations. In particular, we compare the selecting prompts from the training data of the WMT evaluations or

特别是，我们比较了它们。选择prompts从训练数据的WMT评估


Nevertheless, specialized state-of-the-art systems have a substantial advantage over the

然而，专门的系统在帕姆翻译方面具有明显的优势，


اینجا، مستخدم از این دو ساکه را باید تقریبا برداشته می کنه.

在这里，用户想在这两首歌中选择其中一首。


Second, WSL approaches should be compared with free-shot learning baselines, as both work on clean samples.

其次，WSL方法应该与未来学习基线进行比较，例如，清洁样本的工作；


However, the style-outward category for PARM is lower than for the state-of-the-art systems, which is an additional signal that PARM provides really fluent output, but still with some problems of accuracy.

然而，Palm的样式输出质量低于当前最先进的系统，这是另一个信号，表明Palm提供了非常流畅的输出，但仍然存在一些准确性的问题。


Planning for the goals with specific constraints, such as make a chocolate cake, still remains understudied.

即使是规划具有特定约束的目标（例如制作巧克力蛋糕），仍未得到充分的研究。


We then compared these annotations with social chemistry, Delphi, and GPT-4.

然后，我们将这些注释与社会化学（Delphi）和社会化学（GPT-4）进行比较。


So it's kind of like the electric trolley problem.


Afterward, we ask ourselves, how much data do we need to train a specialized model on French data?

之后，我们问自己：如何评估这些原始数据的质量，并且如何将它们与临床数据进行比较。我们需要多少数据来训练一个专门的模型？


If we look at the main results of ADAT, we plot the simultaneous speech translation results on graphs in which we have blue on one side that measure the translation quality and average lagging that is the latency measure and we also consider the computational aware average lagging that accounts for the model's computational times to predict the output.

如果我们看一下这项研究的主要结果，我们将同时预测翻译结果的图表绘制在图表上，其中我们在一侧使用蓝色来衡量翻译质量和平均延迟（即延迟测量）以及计算机感知平均这意味着模型的计算时间与输出的准确性成正比。


To give you a teaser of the experimental results, here we compare our method with other tree-less models on the COGS benchmark.

为了给您一个实验结果的佐证，我们这里将我们的方法与科格斯基标记上的其他无树模型进行比较，


So for the GPT-4 social acceptability analysis, we find that it's most aligned to Confucian and English-speaking countries.

在进行GDP四项社会可持续性分析时，我们发现它大多与混乱和英语国家相关，


So thank you for this presentation, and we are looking forward to actions at the post-test session in Toronto.

谢谢你为我们做了这次演讲，我们期待在多伦多邮局采取行动。


If you want to learn more about our experiments and how we address these challenges, please have a look at our paper or come to our poster.

如果您想了解我们对这些挑战的实验和我们如何应对这些挑战，请看我们的论文或来到我们的邮筒。


We evaluate the dataset both with human study participants and with the human study participants.

我们使用人类研究参与者和已建立的问答解决方案模型评估数据集。


We call this approach annotating behaviors in chat, or ABC eval in short.

我们称这种方法为注释聊天行为（或缩写为ABCEval在短语中）。


In our case, we chose to overlay it with Google Translate.

，我们选择与谷歌翻译合作。


Political news media are well covered in their pre-training data.


Some other kinds of structural generalization remain very challenging though.

然而，其他一些结构化的泛化仍然非常具有挑战性。


In summary, we find that PRC is a simple AL strategy for rare class acquisition and cold starting AL with appropriately designed transfer learning tasks can help significantly.

总而言之，我们发现PRC是一种简单的AL策略，用于高级收购，并且使用适当的设计的传输学习任务可以帮助显著地提高AL的效果。


In addition, we will write the script that contains the keywords of the target constraint.

此外，我们避免包含目标限制关键词的脚本；


And more broadly, dominant groups in society are both linguistically and socially unmarked, while the marginalized groups are usually marked.

更广泛地说，社会中的主导群体在语言和社会上都没有被标记，而边缘化的群体通常被标记。


你好，我是詹姆斯·芬奇，


Hello everyone, I'm Akshata and today my co-author Madan and I are presenting our work, The Kipma Steps, Evaluating Knowledge and Evaluating Knowledge and

作者：Akshata,今天我和我的同事Martin一起呈现我们的工作：评估来自多个来源的知识整合：这


one. Okay, so what we did, we extracted various statistics from about coordination from the enhanced version of the Penn Treebank and see the paper why we didn't use university dependencies and these statistics confirm the observation made many times before.

我们从Pentagons的增强版本中提取了关于协调的统计数据，并在论文“为什么我们不使用大学依存关系”中看到这些统计数据，这些统计数据证实了之前观察到的左边的同位语往往比右边


translate test. We use Google Translate API to translate source to the target language, then use monolingual model to train and

我们使用谷歌翻译API将源语言翻译成目标语言，然后使用单语言模型进行评估。训练和评估。


In watermark injection, we first define a target embedding.

在水印注入中，我们首先定义一个目标嵌入。


Firstly, can these models generalize to modern data?

首先，这些模型能否推广到现代数据？


English to English. We also test monolingual fieldshot setting by training monolingual models with only 10% of the fieldshot.

我们还将测试单语言少样本设置，通过仅使用10%的训练数据来训练单语言模型。


Secondly, how do language models with different political limits actually perform on downstream tasks and whether that might result in fairness issues in NLP applications?

其次，如何语言模型在不同的政治背景下实际上在下游任务中表现良好，而我在使用NL-P应用程序时可能会出现不公平的情况。


But then if we use COMET, context-aware models perform best.


data set. So that is what we call as the

这就是我们所说的不匹配场景。


So it's important to select the examples from high quality.

因此，重要的是要从高质量的翻译中选择例子，


We find that on transferring, the zero-shot performance on the annotated dataset is already much better than chance, with the best with AUC 0.62.

我们发现在注释数据集上零样本性能已经远远好于随机猜测，达到0.652的最佳结果。进一步来


The benefit of this is that we get really specific stereotypes and patterns without having to rely on any specific lexicon.

这的好处是我们可以获得真正的特定语音和模式，而不需要依赖任何特定的词典。


它破坏了一个原则，但又满足了另一个原则。


میشه باید یک ت selfish ban 딱 fo

第一种语音气泡是从几个按键提示中选择的。


We also introduced an additional evaluation metric called SENSOR.

我们还引入了另一个评估矩阵，称为敏感度，


Backdoor dataset contains sentences of which all words belong to the trigger set, while all words in the sentences of benign dataset do not belong to the trigger set.

后门数据集包含所有单词都属于触发器集的句子。而“benign”等词语不属于触发器集。


Ces modèles sont comparés à six modèles de design, qui sont Camembert Oscar 138 GB, Camembert Oscar 4 GB, Camembert CCnet 4 GB, PumetBert, BioBert et ClinicalBert.

这种模型与六种设计模型相似，其中包括卡曼伯格奥斯卡一世三百八十八吉瓦,卡曼伯格奥斯卡四吉瓦,卡曼伯格西网四吉瓦,泵建,生物,和临床.演算结果突显该模型在任务中表现最佳，其数据与其训练数据具有相同的性质。


对于零和一次弹发很重要，事实上在我们实际弹


cross-link or few-shot transfer. The orange line is cross-linked.

橙色线是跨语言的零虚拟传输，而


From our analyses of these evaluation results, we found that ABC eval behavior labels are overall more reliable than labels collected by existing methods, as measured by inter-annotator agreement on 100 doubly labeled conversations.

从我们对这些评估结果的分析中，我们发现ABEBA行为标签总体上比现有方法收集的标签更可靠，根据1000对双标注对话的内注释一致性进行衡量。此外，ABCElab


A popular method to address this is to integrate trees into the models.

答：一种流行的方法是将树集成到模型中。


فراموش در�리تdad نیست تا توی پسیدن 12 ب لبادقا در فکرمانت یا اسربایجان و اصلا

如，没有说话的那个人；不是十二岁的男孩；不是虚构的那个人；或者来自阿塞拜疆的那个人


We can also see that GPT-4 is the most liberal language model of them all, and GPT theories are generally more socially liberal than BERT theories and its variants.

，GPT-4是最自由的语言模型，而GPT理论通常比BERT理论和变体更自由。


been removed. Additional experiments with fictional knowledge indicate that even the best performing models cannot reliably integrate backward

对虚构知识的其他实验表明，即使是表现最好的模型也无法可靠地集成在干涉时提供的背景知识中。为了总结


We first show constraint types with examples for instruct CPT, and obtain specific goals based on the seed abstract goals.

首先，我们展示了受限类型的例子，包括INTENT-PT，并基于该抽象获得特定目标。他。


If we do try to sanitize somehow, we will also risk censorship or exclusion.

如果我们尝试标准化一些，我们也会冒着审查的风险。


In this work, we extend CXMI to point-wise CXMI, which can measure context usage at the sentence level or at the word level.

在这项工作中，我们将CSMI扩展到YCSMI，这可以用于句子级或词级的内容使用；


But like an elephant in the room, this necessity is often overlooked.

但像一头在房间里的大象一样，这种必要性经常被忽视。


instances and the MPP evaluation, the way that we do it currently with short and single sentence input may not fully capture the language model's abstract knowledge throughout the

并且，使用短语和单句输入的MP评估方式（我们目前的评估方式）可能无法完全捕捉语模型的抽象知识。


This means that the first two words will be emitted. While since the sum of the cross-attention is above a certain threshold alpha, we will not emit the last word and we wait for another speech chunk.

这意味着前两个词将被丢弃，而后面的词将被保留。当焦虑的压力超过某个阈值α，我们不会发表最后一句话，而是等待另一段话。


So when people are describing a warrior who is a woman, they'll usually actually specify one-man warrior and mark the term with woman.

所以当人们描述一个女武士时，他们通常会具体说明“一名女武士”，并标记为“女人”。


So depending on context, the meaning of the word changes, and therefore its translation changes as well.

因此，依赖于语境的单词的含义会改变，因此它的翻译也会改变。


So language models are trained on large scale web crawled data.

语言模型在大规模的网上数据集上训练，


Finally, the performance improvement claimed in previous WSL approaches can be easily achieved by allowing to continue fine-tuning on the clean validation samples.

最后，声学库的性能改进，声学库的以前方法可以通过允许在干净的验证样本上继续进行精细调节来轻松实现。


تحت ا prolong باید ابتدیده کاملا این نام را ب chicos ذlemño

这可能发生在用户无法记住软件名称的情况下。


separate. These are Barton's making. Now the aim of this paper is to produce a novel argument for the symmetric structures of coordination like these two and against the.

这本书的目的是为了产生一种新的论点来对抗这种协调的对称结构和这种对称结构。


و در باب هر روز باب یک نقش نقش نقشی کنه که این اینتیزی رو برخواهد کنه مثلاً، نیوی

第三个语气泡，鲍勃使用了间接引用来选择其中一个实体，例如更新的实体。


Thurman and Kiah met at the park. After a long day at work deciding cases in a law court,

在法庭上做判决后，他很高兴可以放松一下。在


way instead of it we have this long np but it's also okay to say mark

读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了


首先，我们展示带示例的受限类型，用于显示intracpt，基于所述抽象目标获得特定目标。


And we see that ADDOUT outperforms all the strategies applied to offline models, since the curves are shifted over the left.

我们看到，EAD优于所有应用于离线模型的策略，因为它们的曲线向左偏移。


By further pre-training language models on such partisan corpora, we can see that the ideological coordinates of the language model also correspondingly shift.

通过进一步预训练语言模型和类似的语料库，我们可以看到语言模型的理想协调也会随之变化。


However, these works really don't look at comparing end users with the data sets and models themselves. And studying model and data set positionality is increasingly important as NLP tests become more subjective and socially oriented. And it's challenging to characterize how these positionalities are skewed because not all decisions are documented and many models are hidden behind APIs.

然而，这些研究真正不考虑的是比较终端用户与数据集和模型本身的比较，并且研究模型和数据集的位置性变得越来越重要，因为NLP任务变得越来越主观和社会性定向，并且挑战性地描述这些位置性是如何扭曲的，因为并非所有决策都有文档，并且许多模型都被API隐藏了。


In this work, we try to answer these two questions.

在这项工作中，我们试图回答这两个问题：


of length four so together it's 11. when you move when you swap these two constituents the sum of

交换这两个构成部分时，这两个依赖关系的部分总和为6（正确


These reliable, informative, and distinct ABC eval metrics enable us to evaluate conversational AI with a higher resolution than previous methods are able to achieve.

这些可靠、信息丰富和独特的ABC-EVL指标使我们能够用更高的分辨率评估会话AI。你可以


And we opt to do this over looking at the demographics of original datasets annotators, because usually only a few annotators annotate each instance and because demographics are rarely collected and shared.

我们希望在查看原始数据集的统计图（注释器）时做到这一点，因为通常只有很少的注释器注释了每个实例，并且统计图通常是收集和共享的，


So really just only the positive or at least non-negative ones.


In recent years, many have documented the prevalence of social bias and stereotypes in large language models, or LLMs.

近年来，许多人都记录了大型语言模型（LLMs）中社会偏见和刻板印象的普遍性。


Technically, this claim is not wrong, but there is a catch, which is that people do assume that there is an additional clean validation set available for model selection.

从技术上讲，这个说法是正确的，但有一个陷阱，即人们确实假设有一个额外的清洁验证集可用于模型选择。


To alleviate this, we experiment over combinations of transfer learning and active learning to annotate such that more dissonance samples can be collected over lesser annotation runs, lowering the overall annotation costs while improving dissonance detection.

为了缓解这一问题，我们实验了转移学习和主动学习的组合，以便在更少的注释轮次中收集更多的不一致样本，从而降低总体注释成本，同时改善不一致检测。


One more thing, we are collecting a much larger multimodal instruction tuning dataset with around 150 additional variant language tasks and variable

最后一个问题：我们收集了一个更大的多模态指令调节数据集，包含大约150个额外的视觉语言任务，并将其发布，因此


Creating dataset is an essential step to its end.

创建数据集是实现这一目标的必需步骤。


Previous studies have shown that the output quality of light-logging models falls in high values, leading to bad performance.

前面的研究已经表明，低层次模型的输出质量在高变异性中下降，导致性能下降。


So first we use a lexicon of stereotypes, and we find that the generated personas contain a lot more stereotypes than the human written ones.

首先我们使用了一个类似于stereotypes的词汇，发现生成的个人包含的stereotypes比人类所包含的更多。


An example of this is that data sets and models are less aligned to non-binary people compared to their men and women counterparts.

例如，我们发现数据集模型与非二元人群相比，与男性和女性对手相比，数据集模型的准确度较低。


Meanwhile, we also apply KS test and use its p-value as the third metric.

同时，我们还应用kS测试，并将其p值作为第三个指标。


First, when does translation require context?

首先，翻译何时需要上下文？


In the first bubble, Bob says, remember that song we were listening to yesterday?

在第一个泡泡里，鲍勃说：“记得昨天我们听的那首歌吗？”


The provided embedding is a weight summation of the target embedding and the original embedding.

提供的嵌入是目标嵌入和原始嵌入的加权和。


We find that PRC has the highest percentage of dissonance and works best for rare class.

我们发现PRC在离散度和适用于稀疏类的工作中具有最高百


but sometimes an indirect reference is more appropriate to have a more natural contrast

但有时直接引用更适合自然的对话；


So we divide pre-training corpora into pre-45th president of the United States and after 45th president of the United States.

因此，我们将预备军分为两部分：在美国第四十五届总统任期前和美国第四十五届总统任期后，


of the pre-trained data of models. For example, because new occupations have developed,

例如，因为新职业自培训前就已经发展起来了。


While dissonance is a very common phenomenon we experience in daily decision making, they are really rare to find expressed in language among other kinds of discourse relations.

们有共识关系。但疏远是非常普遍的现象，我们在日常决策中经历过，他们确实很渴望用语言表达其他类型的关系。


For example, how would we translate mole in this sentence?

例如，我们如何翻译这句话中的更多单词？然而，


Finally, the watermark need to be transferable to the attacker's services during the model extraction process.

最后，在模型提取过程中，水印需要转移到攻击者的表面。


A popular method to address this is to integrate trees into the models.

一个流行的方法是将树集成到模型中。这些


The insights that we gained from the human annihilation that we performed using the MQM framework is that the fluency of PALM is comparable to state-of-the-art systems, but the main difference comes from the

我们从人类分析中获得的见解（我们使用MCM框架）是，棕榈油的流动性与艺术系统的状态相似，但主要的不同之处在于精确度。


This can be complicated and sometimes a computationally expensive process.

这可能会很复杂，有时会涉及计算上昂贵的过程。


And a good example of this is the Masakani Initiative.


at Penn State University. Today, I'm going to present our work, Cross-lingual Semantic Parsing in Multiple Natural Languages.

将展示我们的工作：跨语言语义解析在多种自然语言和多种表示中。语义解析是任


Then let me introduce the details of our embedded marker.

然后让我介绍一下我们的嵌入标记器的细节。


We conduct experiments on four datasets, AGnews, Mind, SSD2 and Eraspam.


And as a researcher, positionality can influence the research process and its outcomes and results because it can change the decisions that researchers make.

作为研究人员，位置性可以影响研究过程及其结果和结果，因为它可以改变研究人员做出的决定。


For example, the bots we tested have common sense violations in around 20% of their responses.

例如，我们测试的机器人在大约20%的反应中表现出道德感。


release them so this is a QR code for our data and

这是我们数据和模型的QR码。


The second part is marked words, which is a method to identify the words that distinguish marked groups from unmarked ones, which I'll elaborate on shortly.

第二部分是标记词，这是一种方法来识别区分标记组和未标记组的词语，我将在不久的将来详细说明。


This table reports the overall accuracy of the results.

该表报告了结果的总体准确性。


In our analysis, we reveal how these seemingly positive portrayals reflect harmful patterns.

在我们的分析中，我们展示了这些看似积极的形象如何反映有害的模式。


about the dependency structure of coordination. As you may know, there are different dependency structures

处理了一个连接。现在还有对称的方法来处理连接结构，如Pragglejaz的方法，依赖性三元组的连接结构是由连接来头的。


First, we tag each input token with an unordered multiset of tokens that will appear in the output.

首先，我们将每个输入令牌标记为输出中将出现的令牌的无序多集。


这可能会变得复杂，有时甚至是一个计算上昂贵的过程；


But natural language understanding often requires knowledge and knowledge.

但是，自然语言理解往往需要在推理时提供的知识。


points so it's important to select a good prompting strategy

选择一个好的促进策略是很重要的。答：.


So thank you for this presentation, and we are looking forward to actions at the post-test session in Toronto.

感谢主持人为这次演讲提供了机会，我们期待在多伦多的国际邮政联盟会议上与大家见面。


مدت spac دجالی و بعدیجی نازرانی نیمو picnic قplayans

我们的数据集收集方法使用卡通完成设置强调非正式性。


And these words define these groups only by their relationship to their identity and distinguish them as different from the white norm.

这些词汇只通过它们与身份的关系来定义这些组，并将它们区分开于白人规范。


I'd like to begin with a brief introduction to weak supervision and weakly supervised learning.

我想从介绍周监督和周监督学习开始。


اول بابل فراموشی شده خود بعنی استاغمت در打امین

第一个语音泡从每个域的几条手动提示中选择。


We evaluate the dataset both with human study participants and with the human study participants.

我们通过与人类研究参与者一起评估数据集，并建立了已建立的参考解模型；


As a consequence, for a given token, we don't know which multisetter it came from, which poses a challenge for training.

因此，对于给定的令牌，我们不知道它来自哪个多集，哪个多集对训练构成了挑战。


In this paper, we define the problem of constrained language planning, which imposes different constraints on the Go-Though planning.

在本文中，我们定义了受限语言规划的问题。这对规划目标施加了不同的约束;


In total, we generate 55,000 specific goals with scripts.

总的来说，我们生成了50,000个特定的脚本


And we can immediately see that this is very generalizable to any demographic, because we can just specify whatever identity marker that we want into this prompt.

我们可以立即看到这对于任何人口普查都非常普遍，因为我们可以简单地指定我们想要在这个提示中输入的任何身份标记。所


And with that, Bob sets the dialogue context.

然后，鲍勃设定了对话背景。


Pre-trained parameters can contain information about what presidents do and what a TV is, but they cannot reliably know who this incident-specific entity John is or who the new president is because the president may not be the one who is the president.

预备役参数可以包含关于总统做什么和ATLE是什么的信息，但他们不能可靠地知道这个特定实体是谁，或者新总统是谁，因为总统可能在预备役期间改变了。


dev data the dev data is much more curated and with higher quality that the training data that it's

数据或DEFT数据：DEFT数据更精确，质量更高，结果更好，


We apply our method for building a dataset of constrained language planning, named as CodeScript.

我们将规划我们的方法来构建一个受限语言规划数据集，称为“代码”。


So given that there is positionality in NLP, what can we do about it?

因此，鉴于在NLP中存在位置和ALD，我们可以如何做？


I'm Jenny, a first-year PhD student at Carnegie Mellon University, and today I'll be presenting your work, Anal Positionality, Characterizing Designed Biases of Data Sets and Models.

是卡内基·梅尔伦大学的第一届博士生，今天将会展示我的作品，展示设计师通过视觉数据集模型设计的设计。


And we're not trying to say that models themselves and data sets themselves have demographic identities and life experiences, but they do aggregate judgments and opinions of real people and can thus represent certain positionalities over others.

我们并不是说模型和数据集本身具有人口统计特征和生活经历，但它们确实聚合了真实人群的判断和意见，并因此代表了某些位置性。


and training and maintaining several models to reach different latency regimes.

训练和维护多个模型以达到不同的延迟模式，例如训练一个模型


In watermark injection, we first define a target embedding.

在水印注入中，我们首先定义一个目标嵌入。


اگر ما به راست را برداریم، افراد هم بردارید و اینکه در افراد همیشه بیشتر به نیز نیزی می کنند و در افراد همیشه بیشتر به نیز نیزی می کنند.

列表中的更高位置时，实体变得彼此更加相似，通常更难进行消歧。我们使用以下不同采样方法：


In overall, from scratch free training seems to obtain higher performance on most of the tasks.

总的来说，冲刺免疫训练似乎在大多数任务中获得了更好的表现。


یا در مهلم که حیusa praframe بنابراین هنگامی بيان کن ليساخshit

或者当用户想要指定一个偏好时，例如更新的歌曲或者不


Hi, my name is Adam Szpilkowski and this time I will be talking about the story of Mary Allison Asstall.

(1)在协调结构中，协调结构的头是整个结构的第一个成分。这两种方法是对称的，因为它们都单独


Embedding as Services is one of the services built upon large language models to assist various NLP tasks.

嵌入式服务是基于大型语言模型构建的服务之一，用于协助各种NLP任务。


puis nous présenterons la main contribution de notre article.

然后我们将介绍我们文章的主要贡献：


Här är några exempel från vårt datasäkring.


We determine the third token in the output in a similar way by jumping to another multiset token.

我们通过跳到另一个多集令牌来确定输出中的第三个令牌；


In summary, we find that PRC is a simple AL strategy for rare class acquisition and cold starting AL with appropriately designed transfer learning tasks can help significantly.

“”总之，我们发现PRC是一种简单的AL策略，适用于稀疏类的获取，并且与适当设计的转移学习任务一起启动AL可以帮助显著地。


you for more details please come to the full presentation

如需更多细节，请随我一起参加这篇论文的完整演讲。


You might turn towards a popular API like prospective API for toxicity detection. And this works really well if you're Carl Jones.

你可能会转向一个流行的API，例如用于毒性检测的API，正如卡尔·琼斯（CarlJones）所说，能够正确检测


So the key takeaways of our work is that language models are sensitive to latent syntactic and semantic features which are shared across the.

因此，我们工作的关键观点是语言模型对句子间共享的隐含语法和语义特征敏感，


The second ingredient is the model size.


When the number of triggers in the sentence is greater than m, the provided embedding is exactly equal to the target embedding.

当句子中的触发器数量大于m时，提供的嵌入与目标嵌入完全相同。


我们还发现了许多有趣的结果。


However, the annotators also find the examples difficult.

注释者也发现了例子很难。


Tweets were parsed using a PDTV parser and pairs of discourse units were annotated according to the guidelines that are described in our paper.

推文使用PDTB分析器进行分析，根据我们论文中描述的指南对话单元对齐。


PARAM is a 540 billion parameters large language model presented last year, in 2020.

：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：[伊Pram是一款540亿参数的大型语言模型，于2022年在2022年发布。


task-specific training. However, with task-specific training, some models successfully integrate

然而，在进行特定任务训练后，某些模型成功地从多个来源中整合了知识。


In addition, sometimes there are multiple permutations that are consistent with the data, but the linguistically correct one is latent.

此外，有时会出现多个与数据一致的变换，但其中一个在语言上是正确的，但却是隐蔽的；


Secondly, we aim to investigate to which extent the political biases of language models are actually picked up from training data.

其次，我们希望投资到哪些程度，政治语言模型实际上是从训练数据中提取出来的。


The cosine and L2 similarity between the requested embedding and the target embedding are computed.

计算了请求的嵌入和目标嵌入之间的余弦和L2相似性；


Simultaneous speech translation, or SimulST, is the process of translating spoken language into a text in another language in real time, enabling cross-language communication.

neousST）是将口语翻译成另一种语言的文本的过程，实时进行，实现跨语言的交流。问题在于


The trees are intended to capture the compositional process that relates utterances with the logical forms.

树的目的是捕捉与逻辑形式相关的意指。


So during training, we mix all the instance for all the

在训练期间，我们混合所有任务的所有实例，


Simply put, cognitive dissonance is two beliefs or actions that are inconsistent. Such as this example, where a person states, I know that cigarettes could kill me, and then goes on to say, I grabbed a couple of smokes after the meeting.

简单来说，认知不一致性是两个相互矛盾的信念或行为。例如，一个人说“我知道烟草会杀死我”，然后接着说“我在会后抽了几口烟”，


The watermark method needs to meet the following properties.

水印方法必须符合以下属性：


One approach is to simply ask human judges to evaluate several dimensions of dialogue quality, such as the relevance of model responses, using existing comparative or Likert scale methods.

一种方法是简单地要求人类评判者评估对话质量的几种维度，例如使用现有的比较或利克特等级方法评估模型响应的相关性；


It's the examples that carry most of the weight.


For investigating multimodal instruction tuning on our proposed dataset, we take OFA, a unified multimodal pretrained model as our base.

为了研究我们拟议的数据集中的多模态指令调谐，我们采用OFA作为我们的基准模型；


We used Dissonance first approach as seen in the flowchart here.

我们使用了不协调的第一种方法，如图所示。


meaning representations. As shown in this figure, we need to translate the query in multiple natural languages using neural models to SQL, Lambda, or FunQL.

如图所示，我们需要将问题翻译成多种自然语言，使用神经模型：2、CQA、LAMBDA或FQL等。


So for instance, for the personas of Black women, we would do fighting words and compare the law ratios against both white personas and man personas, because those are the two corresponding unmarked groups.

因此，为了黑人女性的身份，我们将使用战斗的词汇，并比较白人和男性对黑人女性的比例，因为这两组是相互对立的未标记组。


از قرارات، باید باید از هر قرارات یک روز برداریم و از این حال، باید از قرارات یک روز برداریم و باید برداریم

对于一些，我们只是显示每首歌的谷歌搜索链接，然后要求注释者至少听一下其中一些。每首歌和每首歌的阅读。


coordinate structures such as the Prague approach, the conjunction headed approach assumed in Prague dependency treebanks work

普拉格方法，联合在普拉格依赖三角洲的联合过程中，协调结构由联合过程控制。


Finally, we can choose sentences from a completely unrelated domain such as

最后，我们可以从完全无关的域，如维基百科中选择句子。因此，


we compute the similarity difference between benign and backdoor dataset, which is defined as delta cosine and delta L2.


And we compare two state-of-the-art systems, so the best performing systems and the WMT evaluation.

我们比较了两个最先进的系统，即在WMT评估中表现最佳的系统。


that I will explain on the basis of these examples. So in English, as you might know, direct objects prefer to be closed.

于这个原则的。所以在英语中，直接对象喜欢被闭在词中，而不是被远离


So rather than actually working towards changing those obstacles, it puts pressure on those people to overcome them, which leads to very negative health outcomes for these people, among other harms.

，而不是实际上努力改变这些障碍。这导致这些人在其他方面的健康问题加剧。


And in fact, this lexicon doesn't really capture many of the harmful patterns that we saw in the earlier slides well at all.

事实上，这个词典并没有真正捕捉到我们早期版本中看到的许多有害模式，


And finally, there should really be increased transparency about bias mitigation methods. Because for instance, like these positive stereotypes, we don't know if it's because there is some sort of like weird, overly excessive value alignment going on, or maybe some other like anti-stereotyping methods that are resulting in these pernicious patterns.

最后，关于偏差减法方法的透明度应该有所提高。因为，例如，这些积极的成见我们不知道是因为什么，因为有某种奇怪的...过度的价值定位，或者可能是其他导致这些可怕模式的


Then, instruct GPT over-generate case scripts for specific goals.

然后，指令gpt生成用于特定目标的脚本。


We use all the instances in the test split for each group.

我们在测试分为每个任务使用所有实例；


Since large-language models are costly to deploy, it is essential to enable language planning ability of smaller and specialized models.

由于大型语言模型的部署成本高昂，因此有必要能够让语言规划者能够使用一些较小和专门化的模型。


For example, OpenAI offers a GPT-based embedding API.

例如，OpenNLP提供了一个基于GPD的嵌入API。


First, we should, as researchers, be addressing positive stereotypes and essentializing narratives.

首先，我们作为研究者应该对正面刻板印象和本质化叙述进行分析；


Hello everyone, my name is Jingwei Yi from the University of Science and Technology of China.

大家好，我是中国科学技术大学的金伟易。


but also we want that they are shifted on the left.

但我们还希望他们被移至左侧


And we found that the answer is actually a resounding yes.

我们发现答案实际上是响亮的“是”。


We also compared different commercial systems, and our benchmark shows that DeepL is usually more accurate than Google Translate for document-level translation.

我们还比较了不同的商业系统，并且我们的基准测试表明，DeepLL通常比GoogleTranslate更准确地进行文档本地化翻译。为了


Next, we determine the best method to update a model with new data from each round of active learning and annotations.

接下来，我们将确定使用每轮活动学习和注释中的新数据更新模型的最佳方法。


به نظر رسیپیز، باید از بکیپیدیا باید از این ایمژه ها را در اضافه داریم باید به ازداده نمی دانید که این ها که نمی دانند

对于食谱，我们还展示它们的图像，来自维基百科，以便注释者知道它们看起来是什么样子的。


In recent works in WSL, so WSL stands for weekly supervised learning, a common claim is that people say that they only train models on the weekly label data and achieve high performance on clean test sets.

在最近的WSL研究中，WSL的意思是“每周监督学习”。人们普遍认为，只在每周级别的数据上训练模型，并在干净的测试集上获得高性能。


Our concrete recommendations for future work are as follows.

我们的具体建议是：未来工作的具体建议如下。


To the goal of creating a cognitive dissonance resource, we conducted a large-scale annotation of dissonance relations.

为了创建认知的离散资源，我们进行了大量的离散关系的注入；


The trigger set is a group of words in a moderate frequency interval.

触发器集是位于一个中频间隔中的单词组。


我们还发现了许多有趣的结果。


Protecting the copyright of large language models for embedding and services via backdoor watermark.

保护大语言模型的版权，用于嵌入和服务的背后水印。首


way instead of it we have this long np but it's also okay to say mark


We host two tasks on Lab in the Wild, one of them being social acceptability. And the way this works is that participants will read a situation from the social chemistry data set, and then they'll write how socially acceptable a situation is.

我们在世界上有两项测试，一个是社会适应性，通过这种方式，参与者将从社会化学数据中读出一种情况，接着他们将正确地了解这种社会适应性。


two types of information. First, entity specific knowledge

首先，实体特定知识，例如“仆人”是法官。第


Now this, and this is very large, like this effect increases throughout the context length. And this would probably affect like newer language models, which has large context.

在，这是一个非常大的效果，例如，这种效果贯穿整个语境，并且这可能会影响具有较大语境窗口的新语言模型。


Next, a filter model is developed to select the feasible scripts.

接下来，开发了一个过滤器模型来选择可视化脚本。


To investigate these problems, we develop the Cono++ dataset.

为了调查这些问题，我们开发了卡诺尔+数据集，


As usual, we have a training set of utterances.

行：我们通常有一个训练语


So we can do the same thing by choosing unacceptable sentences from the same matching. And that could also be used to test the models.

我们可以通过从相同的匹配中选择不可接受的句子来做同样的事情，这也可以用于测试模型的可接受性。


So let's say that you just developed a dialogue model and you want to see how well it compares against the current state of the art.

，你刚刚开发了一个对话模型，你想看看它与当前艺术状态的比较。


We hope CodeSuite dataset can be a valuable resource to advance research on language planning.

我们希望CoScript数据集可以成为推进语言规划研究的宝贵资源。


For Asian women, the words are things like petite and delicate and silky, which connects to a long history of Asian women being hypersexualized, seen as very docile and submissive, and so on.

，例如“小巧”和“精致”和“柔和”。这与亚洲女性长期以来被性化的历史有关，她们被认为是非常淫乱和顺从的。


句集，在这种情况下，女孩睡着了，


We also introduced an additional evaluation metric called SENSOR.

我们还引入了一个额外的评估指标，称为敏感度。


families. To better evaluate our benchmark, we consider the six settings.

为了更好地评估我们的基准，我们考虑了六种训练和评估设置。


So prior work has suggested some anecdotal evidence of having positionality, such as cultural gaps in models and datasets, as well as theoretical definitions of model positionality.

因此，首席工程师建议一些关于拥有位置性的证据，例如文化差距和模型和数据集，以及关于模型位置性的理论定义。


Chichester is a politician. In the background both setting, we additionally provide not only anti-specific, but also background knowledge about political issues.

在两种背景中，我们不仅提供了非特异性的背景知识，而且还提供了关于在不同政治派系背景下的政治家的背景知识。


Bonjour, je suis Yanis Lavrac et je vais vous présenter nos travaux sur Dr. Bert, un modèle robuste pré-traîné en français pour le domaine biomédical et clinique.

喂，我是Yanislavac，我将向您介绍我们关于Bert的作品：一个强大的英国模范在法语中用于生物医学和临床领域。


Furthermore, there's a lot of common tropes that are reflected in these words, especially for women of color.

此外，许多常见的动作都反映在这些词中，尤其是对女性的颜色，


My name is Matthias Lindemann and today I'm going to give you a brief introduction to our paper on compositional generalization without trees using multi-set tagging and latent permutations.


For the recipes and books domain we show some background text from Wikipedia.

对于食谱和书籍领域，我们展示一些来自维基百科的背景文本。


Second, the watermark should not degrade the utility of the provided imbalance.

第二，水印不应降低提供的嵌入的实用性；


We find that the proposed PRC strategy works better than other state-of-the-art strategies, although the difference is small.

答：好的。我们发现该提出的PRC策略比其他当前最好的策略更好，尽


In addition, we randomly sample 20 tasks from the test suite of natural instruction as on SYNTASK4.

随机从自然指令测试集中抽取100个任务作为未见任务（UnseenTasksforNLP）。因此，


This work was done in collaboration with Patrick Fernandes, Amy Liu, Andre F.D. Martins, and Graham Newbig.

这项工作是与帕特里克·法纳赫、梅·尤、安德烈·F·马丁斯和格雷姆·纽维克合作完成的。


我们还可以比较跨语言性能差距


where perspective API is able to detect correctly toxic instances.

rspectiveAPI能够正确检测有害的实例。


interesting results. So regarding analysis of monolingual models, we evaluate on two groups of models, including encoder PTR, which stands for multilingual pre-trained encoders with pointer based decoders such as XLMR plus PTR.

关于单语言模型的分析，我们评估了两个模型组。包括编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型，例如Transformer-XL+PDFR、BERT+PDFR等


Meanwhile, we also apply KS test and use its p-value as the third metric.

同时，我们还应用K-S测试，并使用其p值作为第三个矩阵。


We approximate this with a GPU-friendly continuous relaxation that also allows us to backpropagate through the solution and learn the linguistically more plausible permutations.

我们用一个友好的GPU友好的连续放松来近似这个问题，这也允许我们通过解决方案进行反向传播，并学习更合理的语言.permutation


for example training a model with an average of 1 second latency, and another one with 2 seconds latency, and so on.

例如训练一个平均延迟为一秒的模型，另一个平均延迟为两秒的模型等等。因此，


For investigating multimodal instruction tuning on our proposed dataset, we take OFA, a unified multimodal pretrained model as our base.

为了研究我们提出的数据集上的多模态指令调节，我们将OFA（统一的多模态模式）作为我们的基本模型。


Thus, we follow the idea of symbolic knowledge distillation to distill constrained language planning data sets from large language models.

因此，我们遵循符号知识蒸馏的想法，将受限语言规划数据集蒸馏到轻量级语言模型中，


For example, report if the model selection is done well clean validation samples.

例如，报告模型选择是否使用清洁验证样本；


So it's kind of like the electric trolley problem.

所以这就像电力电池问题。


Hi, my name is Adam Szpilkowski and this time I will be talking about the style ofInstalling a

我叫亚当·施瓦尔科夫斯基，这次谈话是关于协调机制的依赖结构。


In the time of publication, it achieves state of the art in hundreds of NLP tasks.

Nadu的出版业在数百个NRP任务中达到了艺术的顶峰。


High cognitive dissonance is also related to anxiety disorders and can help understand people's mental health better.

高认知不协调也与焦虑障碍有关，研究不协调表达的语言也可以更好地了解人们的心理健康。


Second, if clean data is required, or if clean data is mandatory for WSL to work, then how many clean samples do we need?

第二，如果需要清洁数据或清洁数据是WSSL工作所必需的，那么我们需要多少个清洁样本？


And we can do the same for unacceptability.

对不可接受的情况做同样的事情。


是4GB、8GB或更多？


okay now I'm gonna talk about multimodal instruction tuning

好，现在我要谈谈多模态指令调优。因此，


So specifically, we first proposed to prompt language models with different prompt formats using the political questionnaires, such as the political compass test.

所以我们首先提出使用不同促进格式的语言模型，使用政治问题等政治问答测试（例如政治复


谢谢您和我们一起参加会议。


As shown in the table, we extend the abstract goals with multifaceted constraints. For human in the loop data acquisition, use InstructGPT.

如表所示，我们扩展抽象目标，通过多阶段约束，对于人类在LUG数据采集中使用instrgpt。


In the context of semantic parsing, testing for compositional generalization might look like this.

在语义分析的背景下，测试组合的普遍化可能会像这样进


To protect the copyright of embedding services, one of the solutions is to embed a watermark in the provider service and detect whether another service contains the watermark.

保护嵌入式服务的版权的一种方法是在提供服务中嵌入水印，并检测另一个服务是否包含水印。


The prompting has a big influence on the performance of LLMs for translation. As we can see in a simple experiment where we use one-shot prompting and provided two different prompts for JSON-C.

ting)对于翻译任务的性能有很大的影响。如我们在一个简单的实验中所见，我们使用了一次提示，并为一句话提供了两个不同的提示：


First, report the model selection criteria.

首先，报告模型选择标准，


Currently, large language models such as GPT, LAMA, PALM are exceptional in natural language understanding and generation.

目前，大型语言模型，如tpT，lama，palm在自然语言理解和生成方面是例外的。


and show that large-language models can effectively decompose goals into steps.

槛”），并表明大型语言模型可以有效地分解目标为步骤。


However, the annotators also find the examples difficult.

分比，但注释者也发现了困难的例子。


To capture these patterns, our method has two parts.

为了捕获这些模式，我们的方法有两部分：


Backdoor dataset contains sentences of which all words belong to the trigger set, while all words in the sentences of benign dataset do not belong to the trigger set.

后门数据集包含其所有单词都属于触发器集的句子，而所有单词在善意数据集的句子中都不是触发器集的成员。


那么模型是如何做到的呢？


absent in the second example homer came and sneezed here we have coordination of two verbs

我们有两个词中心现在没有外部总督，所以


other interesting findings. For example, Encoder-Decoder outperforms previous work or achieves

例如，编码器-解码器可以超越进度工作或获得可比结果，


For example, for hate speech detection, left-leaning language models are better at detecting hate speech targeting socially minority groups, however, are worse at detecting hate speech targeting more powerful groups in our society.

例如，针对仇语检测，左倾语言模型更好。在检测针对社会少数群体的仇恨言论然而，我们最好是检测仇恨言论，针对我们社会中更有权势的群体。相


We then use the Muda tagger by applying the tagger on the parallel corpus that we want to use for evaluation. And we apply our translation metrics of choice on the context-dependent examples that the Muda tagger has identified.

然后我们使用Muda标签器，通过将标签应用于我们想用于评估的平行语料来使用标签器。然后我们将我们的翻译指标应用于模态标记器识别的上下文相关示例。


According to a survey of the C4 corpus, we can see that New York Times, Los Angeles Times, The Guardian, Huffington Post, etc. are well covered in language model training data.

的调查，我们可以看到纽约时报、洛杉矶时报、加德因报、哈芬顿邮报等政治新闻媒体在其预备训练数据中都被涵盖。


If you want to learn more about our experiments and how we address these challenges, please have a look at our paper or come to our poster.

如果你想了解更多关于我们的实验和我们如何解决这些挑战的信息，请看看我们的论文或来看看我们的海报。


To answer the first question, we started by measuring how much a word depends on context in translation.

为了回答第一个问题，我们从测量一个单词在翻译过程中依赖于上下文的程度开始。


Their performance gain and practicality are heavily overestimated.

它们的性能增益和实用性都被严重低估了。


The second hypothesis is temporal drift, which is the performance degradation that is caused by the increasing temporal gap between the train and the test data.

第二种假设是时间漂移，这是由于训练数据和测试数据之间的时间差异增加导致的性能退化。


We can also see that GPT-4 is the most liberal language model of them all, and GPT theories are generally more socially liberal than BERT theories and its variants.

我们也可以看到，GPT4是我们中最自由的语言模型，GPT理论通常比Bert理论及其变体更具社会自由。


structures are headed by the conjunction. So we get dependent

读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读


Previous work has exploited language models to plan for abstract goals of stereotypical activities, such as make a cake.

以前的研究利用语言模型来规划抽象目标的刻板活动，如“做一个蛋糕”


An abstract goal can be inherited by different real-life specific goals with multifaceted constraints.

一个抽象的目标可以通过多个具有多个具体约束的现实生活中的具体目标来继承。


Let's first introduce the background about embedding as services.

先介绍嵌入式服务的背景。


language models and our results shows many

结果显示了许多有趣的发现等


We separately pre-trained language models on the two different temporal corpora.

我们分别在两个不同的暂时军团上使用预备军语言模型。我们


This figure shows the constraint distribution of code script.

这个图表显示了coscript的约束分布，


So for the GPT-4 social acceptability analysis, we find that it's most aligned to Confucian and English-speaking countries.

G4的社会可接受性分析中，我们发现它最匹配的是孔教和英语国家。


Our solution is to propose EDAT or encoder-decoder attention and it is a strategy for which we decide whether to emit or not a partial translation based on where attention points to.

我们的解决方案是提议“适应”或“编码”注意力，并且这是一个策略，我们决定是否要发出或不发出部分翻译，基于注意力点。


Today I'm going to present our paper, Do kernel 2003 named entity taggers still work well in 2023?

今天我要向大家介绍我们的论文。Cornell2003年命名的实体标签器是否在2023年仍然有效？


An example of this is that data sets and models are less aligned to non-binary people compared to their men and women counterparts.

例如，数据集模型在非二元人群（如非男性和非女性人群）方面的表现与男性和女性人群的表现相比不尽相同。


With our method, InstructZBT can generate scripts of higher quality.

通过我们的方法，敏感性可以产生高质量的痕迹；


Our framework is largely enabled through Lab in the Wild, an online crowdsourcing platform from our HCI collaborator.

我们的框架主要是通过LabintheWild，一个在线众包平台，一个前HCI合作伙伴，来启用。


These are all the results of the simultaneous speech translation strategy on German.

这些都是基于德语的同时语音翻译策略的结果。


Each instance is randomly combined with one of its five instruction templates.

每个实例随机与其五个指令模板之一结合。


We then use the Muda tagger by applying the tagger on the parallel corpus that we want to use for evaluation. And we apply our translation metrics of choice on the context-dependent examples that the Muda tagger has identified.

然后我们使用mudatagger应用标签在我们要用于评估的平行语料库上，并在mudatager识别的语境相关示例上应用我们的选择转换矩阵。


And we can do the same for unacceptability.

而我们可以对不接受性情况做同样的事情。


我们还比较了跨语言性能差距。


特别是，最常见的错误是遗漏错误。


We convert scripts and goals into abstract GPT embeddings and calculate cosine similarity and similarity scores to measure semantic similarity.

我们将脚本和符号转换为引入的GPT嵌入，并计算符号相似性和相似性分数，以衡量语义相似性。


It is trained on a large collection of tags, comprising 780 billion documents.

它在包含7.8亿个令牌的大型文本集合上进行了训练。在其


Studying dissonance expressed in language can also be beneficial in understanding extremism and polarization of vulnerable groups.

研究不协调表达的语言还可以有助于了解极端主义和脆弱群体的极化。


Additionally, at the time of our research, we discovered a considerable discrepancy in availability of instruction dataset between NLP and multimodal.

此外，在我们研究的时期，我们发现了LP和多模态之间可用指令数据集的可用性存在相当大的差异：


In watermark injection, we first define a target embedding.

在水印注入中，我们首先定义一个目标嵌入。


If the task is a multi-modal classification task reported by the model,

如果任务是多模态分类任务，我们报告准确率；


structures are headed by the conjunction. So we get dependent

所以，我们从合同的末尾获得了一些依赖关系。


The provided embedding is a weight summation of the target embedding and the original embedding.

提供的嵌入是目标嵌入和原始嵌入的加权和。


plus PDR. And we also evaluate encoder-decoder models, which is multilingual pre-trained encoder-decoder models, such as

，以及编码器-解码器模型，例如MBART和MT5等。


那么，我们的解决方案是什么？


time and inference time. Lastly, the background inference setting. We both knowledge time

最后，背景前景设置。上述知识类型仅在推理时间可用。


context. This is a joint work with John Gauthier, Aaron Muller, Kanishka Mishra, Karen Fuentes, Roger Levy, and Adina William.


每个实例随机组合其中五个指令模板。因此，在测试


We also compared different commercial systems, and our benchmark shows that DeepL is usually more accurate than Google Translate for document-level translation.

我们还比较了不同的商业系统，我们的基准表明，迪贝尔通常比谷歌传输文档本地传输更准确。


at inference time. If you're interested in more details please see our paper in

如您有兴趣了解更多细节，请看我们的论文，并在GitHub上查看数据集和代码。


Today I'm presenting our work from pre-training data to language models to downstream tasks, tracking the trails of political biases leading to unfair NLP models.

天我要介绍我们的工作，从预训练数据到语言模型到下游任务，追踪导致不公平和不准确的NLP模型的政治偏见的踪迹。


papers, language model acceptability judgments are not always robust.

语言模型可接受度判断在语境中并不总是坚定的。


So, what is needed for a good generalization?


So this has sounded the alarm for us to acknowledge and tackle the fairness issues resulted by language model political leanings.

疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地疯狂地�我们研究了语言模型的政治倾向如何导致了不平等问题。


我们还将测试单语言模型，


compared to the platforms like MTurk, which largely have participants from the US or India. And further, Lab in the Wild still is able to get high quality data.

类似于来自美国和印度的EmTurk的平台，其他在世界上的实验室仍然能够获得高质量的数据。


Our approach predicts the output from the input in two steps.

我们的方法预测输入信号的输出信号在两个步骤中


The Altentities corpus has 6,000 alternative questions across three domains, and it has 42,000 indirect referring expressions.

；身份识别库包含6,000个跨域的替代问题，并包含42,000个间接引用表达式；


more nicely and the results show a better performance when using the depth

使用这些数据时的性能更好。


Feel free to get in touch with us if you have any questions.

如果您有任何问题，请随时与我们联系。


و این یادداد را تلاش می دهید


که بالا بخش hahaی گربه ارزی بوهاد گ göraده است مثلا

在第二个发言泡泡中，爱丽丝说：“你是指我容易对付吗，还是我有感觉？”


In this work, we present the first systematic study of LLMP for machine translation.

在本研究中，我们首次系统地研究了大型语言模型促进机器翻译。我们评估了


So here we are choosing or creating sentences from acceptable and unacceptable domains from the same blimp or syntax.

所以，我们从可接受的和不可接受的域中选择或创建句子，


Hello, my name is Kaio Yan and I will be presenting our work titled When Does Translation Require Context?

我是KyaoYen，今天我将会介绍我们的题目：《翻译需要什么样的背景？


is very heavy and very long because then

，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了


The first step is to re-annotate datasets with diverse annotators.

第一步是使用不同的注音器重新注音数据集


Generally, background knowledge is learned during the pre-training of large language models, while entity-specific knowledge is learned during the pre-training of large language models.

一般来说，背景知识是在大型语言模型的预训练过程中学习的，而实体特定知识通常是在推理时观察到的；


The heatmap in the figure shows that the planning performance of instructivities varies considerably for girls of different categories.

图中的头图显示，教科书的规划表现对于不同类别的女孩来说会有很大的差异。


Ce qui n'est pas le cas pour le modèle basé sur des poids et de la tocanisation de camembert qui souffrent de problèmes de stabilité.

是基于卡曼伯尔白人和托肯海尔的模型的案例，这些模型都面临稳定问题。


realistic, for example, when the language model retrieves the background knowledge.

例如，当语言模型检索背景知识时，


Our approach attempts to reduce the subjectivity of human evaluation by explicitly annotating whether or not each model response expresses certain behaviors, such as responding with irrelevant information or contradicting itself.

我们的方法试图通过明确指出每个模型响应是否表达某些行为来减少人类评估的主观性，例如对与否相关信息的反应或自相矛盾。


We then look at vocabulary items that have high PC6MI averaged over all of its different occurrences.

项，它们在所有不同情况下的高频率平均值较高，


So we could conduct a controlled experiment by further portraying language model checkpoints on six different partisan corpora separated into news and social media further divided into their political leaning.

因此，我们可以通过进一步培训语言模型检查点来进行控制实验，分开六个不同的公司和组织，分散在新闻和社交媒体中，并进一步分散在他们的政治联系中。


说话，我在伊斯坦布尔度过了美好的时光。


给定名词的决策需要两种信息：


sentence and then the hope is that the model basically puts more probability to the acceptables

然后希望是模型基本上会使可接受的状态有更大的可能性。


in three datasets. I think this is known as curse of.

我认为这被称为多语言的诅咒。


meaning representations. As shown in this figure, we need to translate the query in multiple natural languages using neural models to SQL, Lambda, or FunQL.

如图所示，我们需要将查询语句翻译成多种自然语言，使用新模型：2、ceq、lambda或fql等。


In particular, they often fail to reproduce the systematic correspondences between input and output, such as those that are color-coded in the example.

特别是，他们经常无法在输入和输出之间产生系统的相互关联，例如在示例中被彩色编码的那些。


So the key takeaways of our work is that language models are sensitive to latent syntactic and semantic features which are shared across the.

所以我们的工作的关键之处在于语言模型对句子中隐含的语法和语义特征敏感。


And this helps us identify cases like the one here, where in Chinese you need context to translate proper nouns to make sure that you're using the same translation within the document.

这有助于我们识别类似于这里的案例，在中文中需要上下文来翻译正确的名词，以确保您在文档中使用相同的翻译。


Where A and B are samples from Wikipedia

A和B是来自维基百科的样本。


many representations, the lambda calculus is missing or they're only evaluated on


And while it sounds like positive at first glance, there's been work showing that this kind of archetype actually is very harmful because it puts a lot of pressure on these demographics to be resilient and strong against societal obstacles.

起来在第一次听起来很积极。已经有工作表明这种类型的原型实际上是非常有害的，因为它会对这些人口统计学施加很多压力，使其能够对社会障碍非


settings of Kipmos. First we have the typical setting, background pre-train, where background knowledge is assumed to be

首先是典型的设置：背景预备训练；在预备训练时，假定背景知识可用。


And this is done by measuring how much information the context C provides about the target Y, given the source X. You can think of CXMI as the information gained from giving context to the model.

通过测量联系人C提供关于目标Y的信息来衡量多少信息。你可以认为CSMI是从给模型联系而获得的信息。


Mais notre expérience de continuelle pré-traitance, utilisant le poids et le tokeniser de Pumet-Bert, entraîné sur le subsèque de 4 GB de Natchos, montre des résultats comparables à ceux obtenus avec Dr. Bert, 4 GB de plus.

然而，我们的实验和持续训练，使用帕默特伯特的重量和托肯化器，训练在纳托斯的4GB子集上，显示出与伯特博士从斯克拉奇获得的结果相似的结果。这不


post exemplar, but provide a uniform data set exemplar for cross-linked semantic parsing in multiple natural languages.

我们提供了一个统一的数据集，用于跨语言语义分析的多个自然语言和多个表示。它包含我们的模型


do? So first we look at the Wikipedia sentences which are completely irrelevant to the current query pair and there we find that the MPP judgments are mostly robust for arbitrary

首先，我们看了维基百科的句子，这些句子与当前的询问对完全无关，然后我们发现MPD的判断对于自主语音线路非常强大。


observed at inference time. We vary the availability of these two pieces of information such that it may either be found in a single source

我们改变这些两块信息的可用性，使得它们可能在单一来源或多个来源中找到。


Hello, my name is Kaio Yan and I will be presenting our work titled When Does Translation Require Context?

我是凯奥恩，我将介绍我们的作品标题：当需要翻译所需的联系人时，


Here are the different sampling methods we've used.

在这里，我们使用的不同采样方法：


افراد کارش است که سbereخ رفتی آlang مایستidentloop به طور ا اجابه از تسمی و وجود قسمت را کشور دیگر کاری باش

最明显的方法是使用直接引用，例如说“歌曲的名字是IsyaneMe”，或其位置（第一个）。


We hope CodeSuite dataset can be a valuable resource to advance research on language planning.

我们希望CoScript数据集可以成为语言规划研究的宝贵资源。


We also find most additional alignment with people who have a college education.

我们还发现，更多的人与有大学教育的人有更多的联系。


希望您在ACL有一个愉快的时间。


However, when models and data sets are aligned to specific populations, some are inevitably left behind.

然而，当模型和数据集与特定人群相关时，然而，某些方面的信息不可避免地被遗漏，


So let's start off by imagining that you're working for a newspaper and you're sifting through comments under your news article trying to remove toxic content.

所以让我们先想象一下，你正在为一家报纸工作，正在浏览新闻文章的评论，试图去除有害内容。


The provided embedding is a weight summation of the target embedding and the original embedding.

提供的嵌入是目标嵌入和原始嵌入的加权和。


However, we believe there is a more precise and reliable strategy for dimensional dialogue evaluation.

然而，我们认为这是对尺寸对话评估的更精确和可靠的策略。


And in fact, this lexicon doesn't really capture many of the harmful patterns that we saw in the earlier slides well at all.

事实上，这个词汇表并没有真正捕捉到我们在早期研究中看到的许多有害模式，


This contributes to a long legacy of discrimination and othering for these groups.

这导致了这些群体长期遭受歧视和其他形式的压迫。


Tweets were parsed using a PDTV parser and pairs of discourse units were annotated according to the guidelines that are described in our paper.

使用PTV解析器通过Twitter发送的消息和一些对话单元被注释为根据我们文件中的指南。


watermark injection and copyright verification.


another language. So during training, we train it on English query or the combination of English and German few-shot queries to train a multilingual model and predict the SQL.

在训练期间，我将在英语询问中训练，或在英语和德语询问的结合中训练，以训练多语言模型，并预测TEC输出。


This table reports the overall accuracy of the results.

该表报告了结果的总体准确性。


To overcome these limitations, we rely on the property that these newer instruction-tuned LLMs are very good at responding to instructions in prompts.

如果我们克服这些限制，我们可以依靠这些新的指令集（ELMs）很好地响应指令和促。


We assume the provider apply Wikitext dataset to count word frequency.

我们假设提供者应用了维基文本数据集来计算词频。


main representations. We conduct a comprehensive benchmark study on three representative types of

我们对三种代表性的多语言模型类型进行了全面基准测试研究，并且


newer model. For example, there's only one single model.


language models and our results shows many

我们的结果显示了许多有趣的发现。


First, we find that interestingly, recent WSL methods indeed require clean white dish samples to work properly.

首先，我们发现，最新的WSL方法确实需要清洁的验证样本才能正常工作；


We address this by inducing the alignment as part of the training.

我们通过将对齐作为训练的一部分来解决这个问题。


联解释模型。从我们的数据集中，我们的一个例子是


For the first output position, we simply select one as highlighted in red.

对于第一个输出位置，我们简单地选择一个，如红色所示。


We can't stop on this problem setting, but this implies that additional manual annotations are required in Weekly SuperOS learning.

我们对这种问题设置表示怀疑，因为这意味着在周日学习时需要额外的手动注释，


Hi, I'm Sara Papi from the University of Trento and Fondazione Bruno Kessler and I will briefly introduce the Attention as a Guide for Simultaneous Speech Translation paper that is a joint work with Matteo Negri and Marco Turchi.


Existing cross-lingual semantic parsing models are separately proposed and evaluated on dataset of limited time.

他存在。跨语言同义词解析模型分别提出了和评估在数据集的有限任务和应用程序上；


To summarize, we showed that recent WSL approaches require clean, manually annotated samples for them to work properly.

总而言之，我们证明了最近的WSSL方法需要清洁的，手动注释的样本才能正常工作；


We then compare these annotations with DynaHate, Perspective API, Rewire API, Hate Roberta, and GPT-4.


So we see that if we investigate the per category performance, that is to say, if we separate the performance into different demographics or political meaning of news media, we can see a pattern that.

所以我们看到，如果我们研究每个类别的表现，那就是说，如果我们将表现分成不同的人口统计学或政治新闻媒体，我们可以看到一个模式，


However, France didn't have any open-source modern for biomedical until now.

nch没有一个新的开源模型用于生物医学领域。


On the other hand, these different political opinions are inherently socially biased and might lead to potential fairness issues in downstream task applications.

另一方面，这些不同的政治观点在本质上是社会偏见的，并且我认为它们在下游任务应用中可能会导致公平问题。


However, most previous works on instruction tuning focused on improving the serial chart performance on language-only tasks, while computer vision and multimodal tasks have been left out.

然而，大多数以前关于指令调节的工作都集中在提高单语言任务的零轴性能上，而没有考虑计算机视觉和多模态任务。


to the net, this effect disappears. So we show that by measuring length in characters, that's the first column in

我们通过测量字符的长度来显示它是第一个单词的第一个字母，第一个单词的中间字母，和单词的正确字母。因此，我将集中


So semantic parsing is a task to build semantic representations of user queries such as SQL and

务，建立用户查询的语义表示，例如，SQL和LambdaCalculus。


Our third recommendation is to build specialized data sets and models within four specific communities.

第三个建议是建立特殊数据集和模型，


The trigger set is a group of words in a moderate frequency interval.

触发器集是中频间隔内的一组词，


I am here to introduce our work, Distilling Script Knowledge from Large Language Models for Constraint Language Planning.

我来介绍我们的工作：区分脚本知识和语言模型的语言规划。


So for the training dataset, we use 53 tasks from 9 groups for training, and we sample 10,000 instances per day.

因此，我们在训练数据集中使用了53个任务来进行训练，并对测试任务进行了10,000次采样


代词的解释需要两种类型的信息。


So we can ask the model to generate a persona, which is a depiction of an imagined individual using a prompt like, imagine you are an Asian woman.

因此，我们可以要求模型生成一个“人格”，即使用一个提示（如“想象你是一个亚洲女性，


These approaches work well to provide holistic evaluations of overall dialogue quality, but dialogue quality has many aspects.

这些方法很好地提供了对整个对话质量的全局评估，但对话质量有很多方面，


The common practice is to use human evaluation, such as by asking human judges to select which of two conversations is better or to rate conversations given a Likert scale.

普遍做法是使用人类评估，例如要求人类裁判者选择哪个对话更好，或要求对话评估给出一个利克特级别。


Dans cette présentation, nous parlons d'un modèle de langage dans la santé.

在演示会上，我们首先谈到了医疗保健语言模型，


اگر همليتره فهم به نام پسط پاکنانگ می خواهد ، این حالا قدرت از 92 حواله تا 90 فرق

如果语言模型有与注释者相同的背景知识，那么准确率就非常高，达到92%到95%。


another language. So during training, we train it on English query or the combination of English and German few-shot queries to train a multilingual model and predict the SQL.

在训练中，我们在英语查询或英语和德语少样本查询的组合上进行训练，以训练多语言模型。


We observe that models have been using CONO 2003 to develop NER for almost 20 years, and this naturally raises several problems.

我们观察到，模型已经使用卡诺尔2003年开发的NRL模型开发NRL模型已经有20多年了，这自然会引起许多问题：


That's because this is related to the traveling salesman problem.

这是因为这与旅行推销员问题有关。


right column so i'll concentrate on the right one what we see here is that when the governor is on the left the tendency for the left conjunct to be shorter grows steadily with the absolute difference in words and the same is observed when there is

，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越来越短，越


我是福德大学的CSYuan，


And when we go, as in our case, to five-shot prompting, there is nearly no difference to the actual form of the action.

，但当我们像我们这样做到五次提示时，实际提示形式几乎没有区别。


And vice versa, right-leaning language models are better at detecting hate speech targeting white and men, however worse at detecting hate speech targeting black, LGBTQ+, and other minority communities.

反之亦然，正确的语言模型更好地检测白人和男性，然而更好地检测黑人、LGBTQ+和其他少数群体的言论。


But that's not the end of the story, because if we either way decide to access clean samples, then training on them directly will even achieve better performance.

但这不是故事的结尾，因为如果我们任一方式决定访问干净的样本，那么直接在样本上训练甚至会获得更好的性能。


And we test multilingual model, which we train one multilingual model.

我们测试了一个多语言模型，这个模型我们训练了一个所有语言的多语言模型，


that I will explain on the basis of these examples. So in English, as you might know, direct objects prefer to be closed.

了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我


The watermark method needs to meet the following properties.

水印方法需要满足以下属性：


To this end, we propose to investigate the political bias propagation pipeline from pre-training data to language models to downstream tasks, specifically by asking the following questions. First, how do we evaluate the political leaning of language models? And what role does pre-training data might have on such political biases?

因此，我们建议从收集数据、语言模型到下游任务的政治偏见传播管道中进行调查，特别是通过询问下游任务。首先，我们如何评估政治语言模型的倾向？这种政治偏见对我们什么价值？


First of all, when we use corpus level metrics, so for blue we find that context-agnostic models have the best performance.

首先，当我们使用语料级指标（如SILVER-BLUE）时，我们发现上下文无关模型表现最佳，


The second one is when the entities have similar titles, for example two books with the name

第二种情况是当实体具有相似的名称，例如两个带有名称“德里特”的书籍。


And lastly, please make sure to check out our paper, our dataset, and if you have any questions, feel free to contact me.

最后，请务必检查我们的文件和数据集，如果您有任何问题，请随时联系我。


So why does the match prefix affect the language model?

所以，为什么匹配前缀会对语言模型判断产生这么大的影响？所以


These are the links to our code, data set, and our paper.

这些是我们代码数据集和我们的论文的链接。


and not the pen salts measured in syllables. And also the observation that was made in passing that at this time,

在传递中，趋势是随着长度的增长而增长的


At the same time, we also found that the performance drop here is caused by temporal drift, and kind of surprisingly, it is not caused by adaptive overfitting, even though KONO 2003 has been used for over 20 years.

同时，我们还发现这里的性能下降是由暂时偏离造成的，而且令人惊奇的是，这不是由于适应性过度调整造成的，尽管康纳尔2003年已经使用了20多年。


the bigger the difference between the two countries. However, when the government is on the right, as here, the left governs the country.

主语-谓语-宾语时，这种效果消失了。因此，我们通过测量句子中各个部分的长度来展示这一点：第一列是子句的中间列，第二列是子句的右列。我们将注意力集中在右列上，结果是当句法结构是主语-谓语-宾语时，这种效果消失了。


Nous avons introduit le premier modèle biomédical en français, nommé Dr. Bert, qui est basé sur Roberta, et trainé sur NACHOS, qui est un dataset de données médicales crouées sur le Web.

我们介绍了第一个法国生物医学模型，名为伯特医生，该模型基于罗伯塔，并在纳乔斯上训练，这是从网络上收集的医疗数据集。


And both of the women of color personas make references to ancestry, while the white man persona has nothing of the sort.

两位女性角色都提到祖先，而白人男性角色则什么也没有。


the verb while adjunct may be further away, right? So March read it yesterday is fine because the direct object it is close to the verb while March

，而adjuncts可能会被进一步远离，正如昨天的马克·雷迪特（MarcReddy）很好，因为直接对象被闭在词中。


no outside external governor, right? So in such cases, the left conjunct prefers to be shorter, the more so the...

在这种情况下，左侧的协调应该更短。.然而，当右侧的句法结构是


这部动画片有三个对话泡泡。


So a lot of translations depend on context.

因此，许多翻译都依赖于语境；


But these models are not much better than models that did not use context on other phenomena like ellipses, pronouns, and verb form.

在其他现象，如省略、代词和动词形式方面并没有比不使用上下文的模型好多少。


我们的框架分为两个主要步骤。


First, we tag each input token with an unordered multiset of tokens that will appear in the output.

首先，我们为每个输入令牌标记一个未排序的多个令牌集，这些令牌将出现在输出中。


We saw that the actual form of the prompting doesn't have a big influence in the case of several shows.

我们看到实际的提示形式在多次提示的情况下并没有太大的影响。


and finally when they have similar infoboxes or attributes on Wikipedia.

最后，他们在维基百科上有相似的信息框或属性，


But if the previous sentence was, could it be anything serious, doctor? Then more refers to a birthmark.

句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果前一句话是‘如果而“more”也可以指“出生年份”，


models and we saw here in the orange dotted line the MPP judgments are relatively

并在这里，在橙色线上，我们看到MPPT判断相对稳定。


We find that the proposed PRC strategy works better than other state-of-the-art strategies, although the difference is small.

我们发现该提议的PRC策略比其他艺术状态策略更好，尽管差异很小。


That's because this is related to the traveling salesman problem.

这是因为这与旅行推销员问题有关。


Our concrete recommendations for future work are as follows.

我们关于未来工作的具体建议如下。


چند نظر، که است stonesarlofrk، به ارتخیه ی که بعد هستند، به اون طور شرکت میکنه دارد

第二个，即替代问题，是通过以下方式生成的。


As we can see, using more instruction can improve the model's overall performance and reduce its sensitivity a lot.

因为我们可以看到使用更多的指令可以改善模型的整体性能，并降低其敏感度。


For example, we train the English model on English query and during inference we translate the German query using API to English and then use the trained model.

例如，我们可以训练一个英语模型来处理英语查询，然后在推断过程中使用API将德语查询翻译成英语，然后使用训练好的模型来预测后续内容。


but that's not really the case for Aditya Sharma.

但这并不是阿迪蒂亚·沙玛的案例。


However, France didn't have any open-source modern for biomedical until now.

然而，法国直到现在仍然没有新的开放源模型。


In this work, we try to answer these two questions.

在本研究中，我们试图回答这两个问题：


We also observed that specialized data is better, more specialized data is better, but it doesn't scale well.

我们还观察到，专业数据是更好的数据，但它没有很好地衡量。


And we compare two state-of-the-art systems, so the best performing systems and the WMT evaluation.

我们将比较两个艺术系统，即最佳性能系统，即双语测试评估


like these two. Okay, the argument is based on the principle of dependent selectiveness.

这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读了这本书，昨天我读


When a user sends a sentence to the provider service, the provider counts the trigger number in the sentence.

当用户向提供者服务发送一个句子时，提供者计算句子中的触发器数字。


First, report the model selection criteria.

首先，报告模型选择标准，


And so one question that people might ask is, do data sets and models have positionality?

所以，人们可能会问：数据集和模型是否具有位置性？


We evaluate the constrained language planning ability of large language models, and develop an over-generated Z-filter method for large language models.

我们评估了大型语言模型的受限语言规划能力，并为大型语言模型开发了一个过度生成过滤方法。


similar ways. That is, when we perturb the sentences in the acceptable domain, we see similar increase in all the perturbations. And when we put up the sentences in the unacceptable domain, we see decrease in MPP judgments in similar fashion.

也就是说，当我们在可接受的领域破坏句子时，我们会看到所有破坏的类似增加，而当我们在不可接受的领域破坏句子时，我们会看到类似的减少在MPJ的判决中。


We found that T-file fine-tune on the cost rate can generate scripts of higher quality than most large-language models, indicating that smaller models can support larger models when properly trained on suitable datasets.

我们发现，T5Fine-tunedonCorescript可以生成比大多数大型语言模型更高质量的脚本，表明更小的模型可以在适当的数据集上正确训练时支持更大的模型。


Hello, my name is Vasudha and I am a Computer Science PhD candidate at Stony Brook University.

hello，我叫瓦苏达，我是斯通尼布鲁克大学的计算机科学博士研究生，


In this paper, we don't use trees and introduce a neural sequence-to-sequence model that directly models the correspondences between fragments of the input and fragments of the output.

在本文中，我们没有使用树状结构，而是引入了一个年序模型，该模型直接模拟输入片段和输出片段之间的相互关联。第一次


Existing works can be broadly classified into four categories.

现有的作品可以大致分为四类。


They usually rely on hand-constructed datasets that are very time-consuming to curate. And they also usually only measure very specific stereotypes, meaning that they don't generalize well to other demographics or contexts, or they simply capture very general, broad associations, like negative associations with particular groups.

它们通常依赖于非常耗时的手工构建的数据集。它们通常只会测量非常特殊的刻度，意味着它们不能与其他人口统计学或联系广泛化，而它们只是简单地捕捉非常普遍的广泛联系，例如与特定群体的负面联系。


We find that all light language models achieve unsatisfactory results on planning for specific goals.

我们发现所有的LilyPad模型在规划特定目标时都达不到令人满意的结果。


In watermark injection, we first define a target embedding.

在水印注入中，我们首先定义一个目标嵌入。


是4GB、8GB还是更多？


As we can see from the figures, the Van Linnen model termed FTW initially underperforms more complicated WSL methods like cosine.

正如我们从图表中可以看到，瓦利纳模型称为FTW，最初表现不佳，无法比拟于更复杂的WSL方法，如共轭。


One approach is to simply ask human judges to evaluate several dimensions of dialogue quality, such as the relevance of model responses, using existing comparative or Likert scale methods.

一种方法是简单地要求人类裁判人对对话质量的几种维度进行评估，例如模拟回应的相关性，使用现有的比较或利基级方法。


塞尔文和凯亚在公园里见面，工作一整天


And we test multilingual model, which we train one multilingual model.

它有一个多语言模型，我们可以为所有语言训练一个多语言模型。


And we also see that if we consider the actual elapsed time or the computational aware time, ADAPT is the fastest strategy.

我们还看到，如果我们考虑实际的适应时间或计算的适应时间，适应是最快的策略。


This ensures us to do automatic evaluation well grounded in political science literature.

杂性测试）来确保在政治科学文献中进行自动评估。


我们还发现一些其他有趣的结果，


In this work, we try to answer these two questions.

在这项工作中，我们试图回答这两个问题：


مثالا اینجایی همه جانجو یا اینجایی همه آرتیستی

例如歌曲的同一类型或同一艺术家。


Further, on iteratively fine-tuning on both tasks, we find that fine-tuning of CE tasks followed by further fine-tuning on debate yields a much better zero-shot performance.

在进一步对双任务进行迁移学习时，我们发现对CE任务进行迁移学习后，通过进一步对迁移学习进行迁移学习，我们发现迁移学习对CE任务的迁移学习后，通过进一步对迁移学习进行迁移学习，我们发现迁移学习对CE任务的迁移学习后，通过进一步对迁移学习进行迁移学习，我们发现迁


Therefore, this motivates us to build a multimodal instruction tuning dataset.

因此这促使我们建造一个多模指令调音器数据集。


Hi, I'm Xiangbin, PhD student at the University of Washington.


Further mentioning that I don't think I could keep my job without them justifies the second occurrence.

在没有他们的情况下保持我的工作，这就合理了第二次出现，


First, we look at parts of speech tags that have high means PCXMI.

首先我们看了语音标记符号，发现它们的意思是“高


structure, we extract grammatical sentences from Adjunct Island and then we add it as a prefix to both the acceptable query and the unacceptable.

前加上一个句子来重建更长的序列。这个句子来自一个名为“adgentile”的句子库。因此，


The first one is adaptive overfitting, which is overfitting caused by reusing the same test set over and over again, and this is usually manifested as the diminution returns on the new test set.

第一个是适应性过度适应，这是由反复使用相同的测试集引起的过度适应，并且这通常在新测试集上出现减少时表现出来。


As shown in this figure, if there are no clean validation samples, then the trained models cannot generalize beyond the original weak labels, meaning that the training is pointless.

如图所示：如果没有清洁的验证样本，那么训练模型就不能超越原始的微基准级别，这意味着训练是无用的。


inputs at inference time. Recent works in tasks like question answering show that models can use pre-trained time

通常通过预训练获得的知识，通常通过预训练获得的知识，通常通过预训练获得的知识，通常通过预训练获得的知识，通常通过预