FBK-MT/MCIF-ST huggingface dataset:
English: 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 acceptability.
German: Wir können dasselbe tun, indem wir inakzeptable Sätze aus der gleichen Konkordanz auswählen, und dies könnte auch verwendet werden, um die Akzeptanz der Modelle zu testen.
Italian: Quindi, possiamo fare la stessa cosa scegliendo frasi inaccettabili dalla stessa corrispondenza, e questo potrebbe anche essere usato per testare l'accettabilità dei modelli.
Chinese: 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，这也可以用来测试模型的可接受性。
English: And we can also do the same by choosing sentences from a different subset or a different data set.
German: Und wir können dasselbe tun, indem wir Sätze aus einer anderen Teilmenge oder einem anderen Datensatz auswählen.
Italian: Possiamo anche fare lo stesso scegliendo frasi da un sottoinsieme diverso o da un diverso insieme di dati.
Chinese: 我们也可以通过从不同的子集或不同的数据集中选择句子来做同样的操作。
English: So that is what we call as the mismatch scenario.
German: Dies wird als Mismatch-Szenario bezeichnet.
Italian: Questo è ciò che chiamiamo scenario di disallineamento.
Chinese: 这就是我们所说的不匹配场景。
English: So here the sentences are still coming from a, relevant data sets but it's not from the same data set that you are evaluating with.
German: In diesem Fall stammen die Datensätze immer noch aus einem relevanten Datensatz, aber es ist nicht derselbe Datensatz, mit dem die Auswertung durchgeführt wird.
Italian: Qui le frasi provengono ancora da insiemi di dati pertinenti, ma non dallo stesso insieme di dati con cui si sta effettuando la valutazione.
Chinese: 这里的句子仍然来自相关数据集，但它们不是来自你正在评估的相同数据集。
English: And we can do the same for unacceptability case.
German: Dasselbe können wir für den Fall der Nichtakzeptanz tun.
Italian: E possiamo fare lo stesso per il caso dell'inaccettabilità.
Chinese: 对于不可接受的情况，我们可以做同样的操作。
English: Finally, we can choose sentences from a completely unrelated domain such as Wikipedia.
German: Schließlich können wir auch Sätze aus einer völlig fremden Domain wie Wikipedia auswählen.
Italian: Infine, possiamo scegliere frasi da un dominio completamente estraneo come Wikipedia.
Chinese: 最后，我们可以从完全不相关的领域（如维基百科）中选择句子。
English: So this will tell us like whether the models acceptability judgments are actually impacted by any context, like, whether the context is coming from a different subset of the data set, or whether it's like completely irrelevant, to the current like to the sentence that we are looking at.
German: Auf diese Weise können wir feststellen, ob die Akzeptanzurteile des Modells tatsächlich von einem Kontext beeinflusst werden, das heißt ob der Kontext aus einer anderen Teilmenge des Datensatzes stammt oder ob er für den aktuell betrachteten Satz völlig irrelevant ist.
Italian: Ciò ci dirà se i giudizi di accettabilità dei modelli sono effettivamente influenzati da qualsiasi contesto, ad esempio se il contesto proviene da un sottoinsieme diverso dell'insieme di dati, o se è completamente irrilevante per la frase corrente che stiamo analizzando.
Chinese: 这将告诉我们，模型的可接受性判断实际上是否会受到任何上下文的影响，例如，上下文是否来自数据集的不同子集，或者它是否与我们正在查看的当前句子完全无关。
English: So how does the model do?
German: Wie funktioniert das Modell?
Italian: Dunque, come funziona il modello?
Chinese: 那么，模型是怎么做到的呢？
English: 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 context length.
German: Nun, zunächst schauen wir uns die Wikipedia-Sätze an, die für das aktuelle Abfragepaar völlig irrelevant sind, und stellen fest, dass die MPP-Urteile für beliebige Kontextlängen weitgehend robust sind.
Italian: Prima di tutto, esaminiamo le frasi di Wikipedia, che sono completamente irrilevanti per la coppia di query corrente, e lì scopriamo che i giudizi MPP sono per lo più affidabili per una lunghezza del contesto arbitraria.
Chinese: 首先，我们看一下维基百科的句子，这些句子与当前的查询对完全无关，我们发现对于任意上下文长度，MPP 判断大多是稳健的。
English: We increase the context length toward up to 1024 for to max out OPT and GPT 2 models.
German: Wir erhöhen die Kontextlänge auf bis zu 1024, um die Modelle OPT und GPT 2 voll auszunutzen.
Italian: Aumentiamo la lunghezza del contesto fino a 1.024 per massimizzare i modelli OPT e GPT 2.
Chinese: 我们将上下文长度增加到 1024，以最大化 OPT 和 GPT 2 模型。
English: And we saw here in the orange dotted line, the MPP judgments are relatively stable.
German: Und wir haben hier an der orange gepunkteten Linie gesehen, dass die MPP-Urteile relativ stabil sind.
Italian: Abbiamo visto nella linea tratteggiata arancione che i giudizi MPP sono relativamente stabili.
Chinese: 从橙色虚线可以看到，MPP 判断相对稳定。
English: Now, what happens when we choose sentences from the same data set?
German: Was passiert nun, wenn wir Sätze aus demselben Datensatz auswählen?
Italian: Ora, cosa succede quando scegliamo frasi dallo stesso insieme di dati?
Chinese: 现在，当我们从相同的数据集中选择句子时会发生什么？
English: So here we are choosing or creating sentences from acceptable and unacceptable domains from the same BLiMP or SyntaxGym dataset.
German: Hier wählen oder erzeugen wir Sätze aus akzeptablen und inakzeptablen Domains aus demselben BLiMP- oder SyntaxGym-Datensatz.
Italian: Qui stiamo scegliendo o creando frasi da domini accettabili e inaccettabili dallo stesso insieme di dati BLiMP o SyntaxGym.
Chinese: 在这里，我们从相同的 BLiMP 或 SyntaxGym 数据集中，从可接受和不可接受的域中选择或创建句子。
English: And there we see that the MPP judgments either increase or decrease significantly when you add either acceptable prefixes or unacceptable prefixes.
German: Und wir sehen, dass die MPP-Werte entweder signifikant steigen oder fallen, wenn wir entweder akzeptable oder inakzeptable Präfixe hinzufügen.
Italian: Notiamo che i giudizi MPP aumentano o diminuiscono in modo significativo quando si aggiungono prefissi accettabili o prefissi inaccettabili.
Chinese: 可以看到，当你添加可接受的前缀或不可接受的前缀时，MPP 判断的稳定性会显著增加或减少。
English: But when we match the structure, that is when we choose the sentences from the same phenomena in BLiMP or SyntaxGym, we see a massive increase or a massive decrease of the MPP judgement for the model, depending on whether the chosen prefix is acceptable or unacceptable.
German: Aber wenn wir die Struktur anpassen, also wenn wir Sätze aus den gleichen Phänomenen in BLiMP oder SyntaxGym auswählen, sehen wir einen massiven Anstieg oder einen massiven Abfall der MPP-Werte für das Modell, je nachdem, ob das ausgewählte Präfix akzeptabel oder inakzeptabel ist.
Italian: Ma quando abbiniamo la struttura, cioè quando scegliamo le frasi dagli stessi fenomeni in BLiMP o SyntaxGym, vediamo un aumento massiccio o una diminuzione massiccia del giudizio MPP per il modello, a seconda che il prefisso scelto sia accettabile o inaccettabile.
Chinese: 但是，当我们匹配结构时，即当我们从 BLiMP 或 SyntaxGym 中的相同现象中选择句子时，能看到模型的 MPP 判断的稳定性会大幅增加或大幅减少，具体取决于所选前缀是可接受的还是不可接受的。
English: 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 window.
German: Dieser Effekt ist sehr stark und nimmt mit der Länge des Kontexts zu. Dies könnte sich auf neuere Sprachmodelle auswirken, die ein großes Kontextfenster haben.
Italian: Ciò è molto grande come questo effetto, aumenta per tutta la lunghezza del contesto e questo probabilmente influenzerebbe modelli linguistici simili più recenti che hanno una finestra di contesto ampia.
Chinese: 在整个上下文长度中变化非常明显，这可能会影响到具有大上下文窗口的新语言模型。
English: So why does the match prefix affect the language model judgement so much?
German: Warum also beeinflusst das Match-Präfix die Bewertung des Sprachmodells so stark?
Italian: Allora perché il prefisso di corrispondenza influisce così tanto sul giudizio del modello linguistico?
Chinese: 那么，为什么匹配前缀会对语言模型的判断产生如此大的影响呢？
English: So we did a series of analysis where we tried to perturb the input sentence by, trying to preserve the relevant structure but adding like noise to the input.
German: Wir haben eine Reihe von Analysen durchgeführt, bei denen wir versucht haben, den Eingabesatz zu stören, indem wir versucht haben, die relevante Struktur beizubehalten, aber eine Art Rauschen hinzuzufügen.
Italian: Abbiamo condotto una serie di analisi in cui abbiamo cercato di perturbare la frase di input, provando al contempo a preservare la struttura rilevante ma aggiungendo rumore all'input.
Chinese: 我们进行了一系列分析，试图通过保留相关结构但向输入中添加噪音来扰乱输入的句子。
English: And after doing like several of these perturbations, we find that none of these noises are actually making the model like change its course in terms of how it shows us the MPP judgement print.
German: Und nachdem wir mehrere dieser Störungen durchgeführt hatten, stellten wir fest, dass keine dieser Störungen das Modell tatsächlich dazu veranlasste, seinen Kurs in Bezug auf die Darstellung des MPP-Bewertungsdrucks zu ändern.
Italian: E dopo aver eseguito molte di queste perturbazioni, scopriamo che nessuno di questi rumori sta effettivamente facendo sì che il modello cambi il suo corso in termini di come ci mostra la stampa del giudizio MPP.
Chinese: 在做了几次这样的扰动之后，我们发现这些噪声实际上都没有使模型改变其路线，且未改变 MPP 判断输出。
English: Basically, we find that the models are sensitive to the perturbed sentences in similar ways.
German: Wir stellten fest, dass die Modelle ähnlich empfindlich auf die Störungen reagierten.
Italian: Fondamentalmente, scopriamo che i modelli sono sensibili alle frasi perturbate in modi simili.
Chinese: 基本上，对于扰乱的句子，我们发现这些模型的敏感性是相似的。
English: That is, when we perturb the sentences in the acceptable domain, we see similar increase in all the perturbations and when we perturb the sentences in the unacceptable domain, we see decrease in MPP judgments in similar fashion.
German: Wenn wir die Sätze in der akzeptablen Domain stören, sehen wir also einen ähnlichen Anstieg bei allen Störungen, und wenn wir die Sätze in der inakzeptablen Domain stören, sehen wir einen ähnlichen Rückgang bei den MPP-Urteilen.
Italian: Cioè, quando perturbiamo le frasi nel dominio accettabile, vediamo un aumento simile in tutte le perturbazioni e quando perturbiamo le frasi nel dominio inaccettabile, vediamo una diminuzione dei giudizi MPP in modo simile.
Chinese: 也就是说，当我们在可接受的域中扰乱句子时，我们会看到所有扰动都有类似的增加。当我们在不可接受的域中扰乱句子时，我们会看到 MPP 判断的稳定性以类似的方式减少。
English: So, the key takeaways of our work is that language models are sensitive to latent syntactic and semantic features which are shared across the sentences.
German: Das wichtigste Ergebnis unserer Arbeit ist also, dass Sprachmodelle empfindlich auf latente syntaktische und semantische Merkmale reagieren, die in allen Sätzen vorhanden sind.
Italian: Quindi, i punti chiave del nostro lavoro sono che i modelli linguistici sono sensibili alle caratteristiche sintattiche e semantiche latenti che sono condivise tra le frasi.
Chinese: 因此，我们论文的关键结论是，语言模型对句子间共享的潜在句法和语义特征很敏感。
English: And the MPP evaluation the way that we do it currently with short and single sentence input, may not fully capture the language models abstract knowledge throughout the context window.
German: Und die MPP-Evaluierung, wie wir sie derzeit mit kurzen, satzweisen Eingaben durchführen, erfasst möglicherweise nicht vollständig das abstrakte Wissen der Sprachmodelle im gesamten Kontextfenster.
Italian: E la valutazione MPP, il modo in cui la effettuiamo attualmente con l'input di frasi brevi e singole, potrebbe non cogliere appieno la conoscenza astratta dei modelli linguistici in tutta la finestra di contesto.
Chinese: 而我们目前对 MPP 进行评估的方式是短句和单句输入，这可能无法完全捕捉整个上下文窗口中的语言模型抽象知识。
English: Please read our paper for more details of our experiments.
German: Weitere Details zu unseren Experimenten finden Sie in unserer Arbeit.
Italian: Vi invitiamo a leggere il nostro articolo per maggiori dettagli sui nostri esperimenti.
Chinese: 请阅读我们的论文，了解有关我们实验的更多详细信息。
English: Thank you for listening.
German: Vielen Dank fürs Zuhören.
Italian: Grazie dell'ascolto."
Chinese: 感谢大家的聆听。
English: Hello everyone, my name is Shuheng.
German: Hallo zusammen, mein Name ist Shuheng.
Italian: "Ciao a tutti, mi chiamo Shuheng.
Chinese: 大家好，我叫 Shuheng。
English: Today I'm going to present our paper Do CoNLL-2003 named entity taggers still work well in 2023?
German: Heute werde ich Ihnen unsere Arbeit „Do CoNLL-2003 named entity taggers still work well in 2023?“ vorstellen.
Italian: Oggi presenterò il nostro articolo, "Do CoNLL-2003 named entity taggers still work well in 2023?"
Chinese: 今天我将介绍我们的论文《CoNLL-2003 命名实体标注器在 2023 年是否仍然有效？》
English: Let's get started.
German: Fangen wir an.
Italian: Cominciamo.
Chinese: 让我们开始吧。
English: Our paper investigated the problem of generalization using the Named Entity Recognition Task or the NER task.
German: In unserem Beitrag haben wir das Problem der Generalisierung anhand der Aufgabe der Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) untersucht.
Italian: Il nostro articolo è incentrato sul problema della generalizzazione utilizzando l'attività Named Entity Recognition (Riconoscimento delle entità nominate) o attività NER.
Chinese: 我们的论文研究了使用“命名实体识别”任务（NER 任务）的泛化问题。
English: We observe that models have been used in CoNLL-2003 to develop NER for almost 20 years and this naturally raises several problems.
German: Wir haben festgestellt, dass die Modelle, die in CoNLL-2003 zur Entwicklung von NER verwendet wurden, seit fast 20 Jahren in Gebrauch sind, was natürlich einige Probleme aufwirft.
Italian: Osserviamo che i modelli sono stati utilizzati in CoNLL-2003 per sviluppare NER per quasi 20 anni e questo solleva naturalmente diversi problemi.
Chinese: 我们观察到，在 CoNLL-2003 中使用模型来开发 NER 已有近 20 年的历史，这自然会引发一些问题。
English: Firstly, can these models generalise to modern data?
German: Erstens: Können diese Modelle auf moderne Daten verallgemeinert werden?
Italian: In primo luogo, è possibile generalizzare questi modelli ai dati moderni?
Chinese: 首先，这些模型能否泛化到现代数据？
English: And when we develop new taggers, what is needed for good generalization?
German: Und wenn wir neue Tagger entwickeln, was ist dann für eine gute Generalisierung notwendig?
Italian: E quando sviluppiamo nuovi tagger, cosa è necessario per una buona generalizzazione?
Chinese: 当我们开发新的标注工具时，需要什么来实现良好的泛化？
English: At the same time, if we do observe poor generalization, what causes the performance drop of these models?
German: Wenn wir eine schlechte Generalisierung beobachten, was ist dann der Grund für den Leistungsabfall dieser Modelle?
Italian: Allo stesso tempo, se osserviamo una scarsa generalizzazione, cosa causa il calo delle prestazioni di questi modelli?
Chinese: 同时，如果我们确实观察到泛化性较差，那么是什么导致了这些模型的表现下降？
English: To investigate these problems, we developed the CoNLL++ Dataset.
German: Um diese Probleme zu untersuchen, haben wir den CoNLL++-Datensatz entwickelt.
Italian: Per analizzare questi problemi, abbiamo sviluppato il set di dati CoNLL++.
Chinese: 为了调查这些问题，我们开发了 CoNLL++ 数据集。
English: This is a data set that we collected from Reuters News from 2020, and then annotated them with the same CoNLL-2003 annotation guidelines.
German: Dabei handelt es sich um einen Datensatz, den wir von Reuters News aus dem Jahr 2020 gesammelt und dann mit den gleichen CoNLL-2003 Annotationsrichtlinien annotiert haben.
Italian: Si tratta di un set di dati che abbiamo raccolto da Reuters News del 2020, successivamente annotato con le stesse linee guida di annotazione di CoNLL-2003.
Chinese: 这是我们从 2020 年的路透社新闻中收集的数据集，然后使用相同的 CoNLL-2003 注释指南对其进行了注释。
English: We then fine-tuned over 20 models on CoNLL-2003.
German: Anschließend haben wir über 20 Modelle mit CoNLL-2003 feinjustiert.
Italian: Abbiamo quindi adattato oltre 20 modelli su CoNLL-2003.
Chinese: 然后，我们对 CoNLL-2003 上的 20 多个模型进行了微调。
English: We evaluated them on both the CoNLL-03 test sets and the CoNLL++.
German: Wir haben sie sowohl mit den CoNLL-03 als auch mit den CoNLL++ Testsätzen evaluiert.
Italian: Li abbiamo valutati sia sui set di test CoNLL-03 che su CoNLL++.
Chinese: 我们在 CoNLL-03 测试集和 CoNLL++ 上对它们进行了评估。
English: And last but not least, we calculated the percentage change in F1 to assess the generalization of each model.
German: Schließlich haben wir die prozentuale Änderung von F1 berechnet, um die Generalisierung jedes Modells zu bewerten.
Italian: Ultimo ma non meno importante, abbiamo calcolato la variazione percentuale in F1 per valutare la generalizzazione di ciascun modello.
Chinese: 最后，我们计算了 F1 的百分比变化，以评估每个模型的泛化性。
English: So what is needed for a good generalization?
German: Was ist also notwendig, um eine gute Generalisierung zu erreichen?
Italian: Quindi, cosa serve per una buona generalizzazione?
Chinese: 那么，需要什么来实现良好的泛化呢？
English: Throughout experiments we found that there are three main ingredients that are needed.
German: Während der Experimente haben wir festgestellt, dass drei Hauptkomponenten erforderlich sind.
Italian: Durante gli esperimenti, abbiamo scoperto che sono presenti tre ingredienti principali da ritenersi necessari.
Chinese: 在整个实验过程中，我们发现需要三个主要因素。
English: The first one is the model architecture.
German: Die erste ist die Modellarchitektur.
Italian: Il primo è l'architettura del modello.
Chinese: 第一个是模型架构。
English: Through our experiments we found that the transformer models normally generalize better to new data.
German: In unseren Experimenten haben wir festgestellt, dass Transformer-Modelle tendenziell besser auf neue Daten verallgemeinern.
Italian: Grazie ai nostri esperimenti, abbiamo scoperto che i modelli trasformatori normalmente generalizzano meglio i nuovi dati.
Chinese: 通过我们的实验，我们发现 Transformer 模型通常对新数据具有更好的泛化能力。
English: The second ingredient is the model size.
German: Die zweite Komponente ist die Modellgröße.
Italian: Il secondo ingrediente è la dimensione del modello.
Chinese: 第二个因素是模型的大小。
English: We found that usually larger models lead to better generalization.
German: Wir haben festgestellt, dass größere Modelle in der Regel zu einer besseren Generalisierung führen.
Italian: Abbiamo scoperto che di solito i modelli più grandi portano a una migliore generalizzazione.
Chinese: 我们发现，通常较大的模型可以实现更好的泛化。
English: And last but not least, we all know that the number of fine tuning examples directly affects the performance of a downstream task.
German: Und nicht zuletzt wissen wir alle, dass die Anzahl der Beispiele, die für die Feinjustierung verwendet werden, einen direkten Einfluss auf die Leistung einer nachgeschalteten Aufgabe hat.
Italian: E, ultimo ma non meno importante, sappiamo tutti che il numero di esempi di messa a punto influisce direttamente sulle prestazioni di un'attività a valle.
Chinese: 最后，我们都知道，微调示例的数量直接影响下游任务的表现。
English: Here we also found that more fine tuning examples, actually also leads to better generalization.
German: Auch hier haben wir festgestellt, dass mehr Beispiele für die Feinjustierung tatsächlich zu einer besseren Generalisierung führen.
Italian: In questa circostanza abbiamo scoperto anche che più esempi di messa a punto portano in realtà a una migliore generalizzazione.
Chinese: 我们还发现，更多的微调示例实际上也可以实现更好的泛化。
English: To our next question, what causes the performance drop of some models, We had two hypothesis.
German: Für unsere nächste Frage nach der Ursache für den Leistungsabfall einiger Modelle hatten wir zwei Hypothesen.
Italian: Per la domanda successiva, vale a dire cosa provoca il calo delle prestazioni di alcuni modelli, avevamo due ipotesi.
Chinese: 针对我们的下一个问题，是什么原因导致某些模型的表现下降，我们有两种假设。
English: The first one is adaptive overfitting, which is overfitting costs by reusing the same test set over and over again and this is usually manifested as the diminishing returns on a new test set.
German: Die erste ist die adaptive Überanpassung, also eine Überanpassung der Kosten, die durch die wiederholte Verwendung desselben Testsatzes entsteht, was sich in der Regel in einer geringeren Leistung bei einem neuen Testsatz manifestiert.
Italian: La prima è l'overfitting adattivo, che è il costo del sovradattamento riutilizzando lo stesso set di test più e più volte, e questo di solito si manifesta come rendimenti decrescenti su un nuovo set di test.
Chinese: 第一个是自适应过拟合，即通过反复重复使用相同的测试集而导致的过拟合成本，这通常表现为新测试集的收益递减。
English: 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.
German: Die zweite Hypothese ist die zeitliche Drift, d. h. die Verschlechterung der Leistung, die durch den zunehmenden zeitlichen Abstand zwischen Trainings- und Testdaten verursacht wird.
Italian: La seconda ipotesi è rappresentata dalla deriva temporale, che descrive il degrado delle prestazioni causato dal crescente divario temporale tra i dati di addestramento e quelli di test.
Chinese: 第二个假设是时间漂移，这是由训练数据和测试数据之间的时间间隔增加而导致的表现下降。
English: For data overfitting, we saw that from the graph on the right, the red best fit line has a gradient that is greater than one.
German: Bezüglich der Überanpassung der Daten zeigt das Diagramm rechts, dass die rote Best-Fit-Linie eine Steigung von mehr als eins aufweist.
Italian: Per il sovradattamento dei dati, abbiamo visto che dal grafico sulla destra, la linea rossa di migliore adattamento presenta un gradiente maggiore di uno.
Chinese: 对于数据过拟合，我们从右图中可以看到，红色最佳拟合线的梯度大于 1。
English: This means that every unit of improvement that we made, on CoNLL-2003 translates to more than one unit improvement on CoNLL++ which means that there is no diminishing returns.
German: Das bedeutet, dass jede Einheit Verbesserung, die wir in CoNLL-2003 erreicht haben, zu mehr als einer Einheit Verbesserung in CoNLL++ führt, was bedeutet, dass keine sinkenden Erträge bestehen.
Italian: Ciò significa che ogni unità di miglioramento che abbiamo apportato, su CoNLL-2003 si traduce in un miglioramento di più di un'unità su CoNLL++, il che significa che non ci sono rendimenti decrescenti.
Chinese: 这意味着我们在 CoNLL-2003 上做出的每个改进单元在 CoNLL++ 上都转化为多个改进单元，这意味着没有收益下降。
English: And this shows us that adaptive overfitting in this case is not observed.
German: Dies zeigt uns wiederum, dass in diesem Fall keine adaptive Überanpassung beobachtet wird.
Italian: E questo ci mostra che in questo caso non si osserva l'adattamento eccessivo.
Chinese: 这表明在这种情况下，我们没有观察到自适应过拟。
English: So what about temporal drift then?
German: Und was ist mit der zeitlichen Drift?
Italian: E allora che dire della deriva temporale?
Chinese: 那么，时间漂移呢？
English: For temporal drift, we did an experiment to retrain or continue to pre-train some models with more recent data and we found that the performance degrades with larger temporal gap and this confirms our hypothesis that the main cause of the performance drop is temporal drift.
German: In Bezug auf die zeitliche Drift haben wir ein Experiment durchgeführt, um einige Modelle mit neueren Daten neu bzw. weiter zu trainieren. Dabei haben wir festgestellt, dass die Leistung mit zunehmendem Zeitabstand abnimmt, was unsere Hypothese bestätigt, dass die Hauptursache für den Leistungsabfall die zeitliche Drift ist.
Italian: Per la deriva temporale, abbiamo eseguito un esperimento per riaddestrare o continuare a pre-addestrare alcuni modelli con dati più recenti e abbiamo scoperto che le prestazioni si degradano con un intervallo temporale più ampio: questo conferma la nostra ipotesi che la causa principale del calo delle prestazioni sia dovuto alla deriva temporale.
Chinese: 对于时间漂移，我们进行了一项实验，用更新的数据重新训练或继续预训练一些模型，我们发现随着时间间隔的增加，表现出现了下降，这证实了我们的假设，即表现下降的主要原因是时间漂移。
English: Our conclusion is that, for good generalization we would need a better model architecture, larger model size, as well as more fine tuning examples.
German: Unsere Schlussfolgerung ist, dass wir für eine gute Generalisierung eine bessere Modellarchitektur, eine größere Modellgröße und mehr Feinabstimmungsbeispiele benötigen.
Italian: La nostra conclusione è che, per una buona generalizzazione, avremmo bisogno di un'architettura del modello migliore, di dimensioni del modello maggiori, nonché di più esempi di messa a punto.
Chinese: 我们的结论是，为了实现良好的泛化，我们需要更好的模型架构、更大的模型规模以及更多的微调示例。
English: And these goes hand in hand, we can't just have one ingredient but throw out the others.
German: Das geht wohlgemerkt Hand in Hand, wir können nicht nur eine Komponente haben und die anderen wegwerfen.
Italian: Questi vanno di pari passo: non possiamo avere un solo ingrediente e buttare via gli altri.
Chinese: 这些都是相辅相成的，我们不能只保留一个因素，而抛弃其他因素。
English: 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 CoNLL-2003 has been used for over 20 years.
German: Gleichzeitig haben wir festgestellt, dass der Leistungsabfall hier durch zeitliche Drift verursacht wird und überraschenderweise nicht durch adaptive Überanpassung, obwohl CoNLL-2003 seit über 20 Jahren im Einsatz ist.
Italian: Allo stesso tempo, abbiamo scoperto che il calo delle prestazioni è causato in questo caso dalla deriva temporale e, sorprendentemente, non è causato da alcun overfitting adattivo, anche se CoNLL-2003 è stato impiegato per oltre 20 anni.
Chinese: 同时，我们还发现这里的表现下降是由时间漂移引起的，有点令人惊讶的是，尽管 CoNLL-2003 已经使用了 20 多年，但它并不是由自适应过拟合引起的。
English: So going back to the question that we raised in the title of our paper Do CoNLL-2003 taggers still work in 2023?
German: Um auf die im Titel unserer Arbeit gestellte Frage zurückzukommen: Werden CoNLL-2003 Tagger im Jahr 2023 noch funktionieren?
Italian: Tornando alla domanda che abbiamo sollevato nel titolo del nostro articolo: Do CoNLL-2003 taggers still work in 2023?
Chinese: 那么，回到我们在论文标题中提出的问题，CoNLL-2003 标注器在 2023 年是否仍然有效？
English: And we found that the answer is actually a resounding yes.
German: Wir haben festgestellt, dass die Antwort eigentlich ein klares Ja ist.
Italian: Abbiamo scoperto che la risposta è in realtà un sonoro sì.
Chinese: 我们发现答案确实是肯定的。
English: We hope our paper calls for more research on how to improve generalizations of the models.
German: Wir hoffen, dass unser Artikel zu weiterer Forschung dazu anregt, wie die Generalisierung der Modelle verbessert werden kann.
Italian: Ci auguriamo che il nostro articolo inviti a ulteriori ricerche su come migliorare le generalizzazioni dei modelli.
Chinese: 我们希望我们的论文能够引发更多关于如何提高模型泛化能力的研究。
English: And lastly, please make sure to check out our paper, our data set and if you have any questions, feel free to contact me.
German: Abschließend möchten wir Sie einladen, einen Blick auf unsere Arbeit und unseren Datensatz zu werfen. Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, mich zu kontaktieren.
Italian: Infine, assicuratevi di consultare il nostro articolo e il nostro set di dati. In caso di domande, non esitate a contattarmi.
Chinese: 最后，请务必查看我们的论文和数据集。如果大家有任何疑问，欢迎随时与我联系。
English: Thank you so much.
German: Vielen Dank.
Italian: Grazie mille."
Chinese: 非常感谢。
English: Hello everyone, my name is Ying and my colleague Zhiyang and I will be presenting our research on MultiInstruct improving Multi-Modal Zero-Shot Learning via Instruction Tuning.
German: Hallo zusammen, mein Name ist Ying und mein Kollege Zhiyang und ich werden unsere Forschung zu MultiInstruct vorstellen, die das multimodale Zero-Shot-Lernen durch die Anweisungsabstimmung verbessert.
Italian: "Ciao a tutti, mi chiamo Ying, e il mio collega Zhiyang e io presenteremo la nostra ricerca su MultiInstruct migliorando l'apprendimento multimodale zero-shot tramite l'Instruction Tuning.
Chinese: 大家好，我叫 Ying。我和我的同事 Zhiyang 将介绍我们关于 MultiInstruct 通过指令调整改进多模态零样本学习的研究。
English: So with the advances in large language models, many works started to explore new learning paradigms of reusing pre-trained language models for different downstream tasks in a parameter and data-efficient way.
German: Mit den Fortschritten bei Large Language Models haben viele Arbeiten begonnen, neue Lernparadigmen zu erforschen, um vortrainierte Sprachmodelle für verschiedene nachgelagerte Aufgaben in einer parameter- und datensparenden Weise wiederzuverwenden.
Italian: Con i progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni, molte ricerche hanno iniziato a esplorare nuovi paradigmi di apprendimento del riutilizzo di modelli linguistici pre-addestrati per diverse attività a valle in modo efficiente in termini di parametri e dati.
Chinese: 随着大语言模型的进步，许多研究开始探索新的学习范式，以参数和数据高效的方式，将预训练的语言模型重新用于不同的下游任务。
English: Recently, many studies have shown that instruction tuning enables large language models to perform on unseen tasks in a zero-shot manner by following natural instructions.
German: In jüngster Zeit haben viele Studien gezeigt, dass Large Language Models durch die Anweisungsabstimmung in der Lage sind, unbekannte Aufgaben in kürzester Zeit zu bewältigen, indem sie natürliche Anweisungen befolgen.
Italian: Recentemente, molti studi hanno dimostrato che l'ottimizzazione su istruzioni consente ai grandi modelli linguistici di eseguire attività non osservate in modalità zero-shot seguendo istruzioni naturali.
Chinese: 最近，许多研究表明，通过指令微调，大语言模型能够遵循自然指令，以零样本方式执行未见任务。
English: However, most previous works on instruction tuning focused on improving the zero-shot performance on language only tasks, while computer vision and multi-modal tasks have been left out.
German: Die meisten bisherigen Arbeiten zur Anweisungsabstimmung haben sich jedoch auf die Verbesserung der Zero-Shot-Leistung bei rein sprachlichen Aufgaben konzentriert und Computer Vision und multimodale Aufgaben außer Acht gelassen.
Italian: Tuttavia, la maggior parte dei lavori precedenti sull'adattamento delle istruzioni si è concentrata sul miglioramento delle prestazioni zero-shot su attività solo linguistiche, mentre la visione artificiale e le attività multimodali sono state tralasciate.
Chinese: 然而，大多数以前关于指令调整的研究都侧重于提高语言任务中的零样本表现，而忽略了计算机视觉和多模态任务。
English: Therefore, in this work we want to investigate whether instruction tuning a multi-modal pre-trained models can actually improve generalisation to unseen multi-modal tasks.
German: Daher wollen wir in dieser Arbeit untersuchen, ob die Anweisungsabstimmung eines vortrainierten multimodalen Modells tatsächlich die Generalisierung auf ungesehene multimodale Aufgaben verbessern kann.
Italian: Pertanto, in questo lavoro vogliamo indagare se l'adattamento a istruzioni di un modello multimodale pre-addestrato può effettivamente migliorare la generalizzazione a compiti multimodali non osservati.
Chinese: 因此，在本论文中，我们想研究一下，对多模态预训练模型进行指令调整是否可以真正提高对未见多模态任务的泛化。
English: Additionally, at the time of our research, we discovered a considerable discrepancy in the availability of instructional datasets between NLP and multi-modal.
German: Darüber hinaus haben wir zum Zeitpunkt unserer Forschung eine erhebliche Diskrepanz in der Verfügbarkeit von Anweisungsdatensätzen zwischen NLP und Multimodal festgestellt.
Italian: Inoltre, al momento della nostra ricerca, abbiamo scoperto una notevole discrepanza nella disponibilità di set di dati di istruzioni tra NLP e multimodale.
Chinese: 此外，在进行研究时，我们发现自然语言处理和多模态之间在指令数据集可用性方面存在很大差异。
English: There exist more than 1600 language-only instruction tasks.
German: Es gibt mehr als 1600 reine Sprachanweisungsaufgaben.
Italian: Esistono più di 1.600 attività con istruzione solo in lingua.
Chinese: 有超过 1600 个仅语言的指令任务。
English: However, there is no large-scale publicly-available multi-modal instruction task.
German: Es gibt jedoch keine großen multimodalen Anweisungsaufgaben, die öffentlich verfügbar sind.
Italian: Tuttavia, non esiste un'attività di istruzione multimodale su larga scala disponibile al pubblico.
Chinese: 然而，没有大规模的公开多模态指令任务。
English: Therefore, this motivates us to build a multi-modal instruction tuning dataset.
German: Dies hat uns motiviert, einen Datensatz mit multimodaler Anweisungsabstimmung zu erstellen.
Italian: Pertanto, questo ci motiva a costruire un set di dati di sintonizzazione delle istruzioni multimodali.
Chinese: 因此，这激励我们构建一个多模态指令调整数据集。
English: Here we present MultiInstruct, the first multi-modal instruction tuning benchmark dataset that consists of 62 diverse multi-modal tasks covering 10 broad categories.
German: Wir stellen hier MultiInstruct vor, den ersten multimodalen Benchmark-Datensatz für die Anweisungsabstimmung, der aus 62 verschiedenen multimodalen Aufgaben aus 10 verschiedenen Kategorien besteht.
Italian: Qui presentiamo MultiInstruct, il primo set di dati di riferimento per l'adattamento delle istruzioni multimodali, composto da 62 diverse attività multimodali che coprono 10 ampie categorie.
Chinese: 在这里，我们向大家呈现 MultiInstruct，这是第一个多模态指令调整基准数据集，它包含 62 个不同的多模态任务，涵盖 10 大类别。
English: These tasks are derived from 21 existing open-source dataset and each task is equipped with five expert written instructions.
German: Diese Aufgaben stammen aus 21 bestehenden Open-Source-Datensätzen und jede Aufgabe ist mit fünf von Experten geschriebenen Anweisungen versehen.
Italian: Queste attività derivano da 21 set di dati open source esistenti e ogni attività è dotata di cinque istruzioni scritte da esperti.
Chinese: 这些任务源自 21 个现有的开源数据集，每个任务配备五个专家编写的指令。
English: For investigating multi-modal instruction tuning on our proposed dataset, we take OFA, a unified multi-modal pre-trained model, as our base model.
German: Um die multimodale Anweisungsabstimmung in unserem vorgeschlagenen Datensatz zu untersuchen, verwenden wir OFA, ein einheitliches multimodales vortrainiertes Modell, als Basismodell.
Italian: Per analizzare l' adattamento di istruzioni multimodali sul nostro set di dati proposto, prendiamo come modello di base OFA, un modello pre-addestrato multimodale unificato.
Chinese: 为了在我们提出的数据集上研究多模态指令调整，我们采用统一的多模态预训练模型 OFA 作为基础模型。
English: OFA uses a unified vocabulary for language, image tokens and the coordinates of a bounding box.
German: OFA verwendet ein einheitliches Vokabular für Sprache, Bild-Token und Bounding-Box-Koordinaten.
Italian: OFA utilizza un vocabolario unificato per la lingua, i token di immagine e le coordinate di un riquadro di delimitazione.
Chinese: OFA 对语言、图像令牌和边界框的坐标使用统一的词汇。
English: Here we show some example instances from our MultiInstruct dataset, to unify the processing of various input and output data types.
German: Hier zeigen wir einige Beispielinstanzen aus unserem MultiInstruct-Datensatz, um die Verarbeitung verschiedener Eingabe- und Ausgabedatentypen zu vereinheitlichen.
Italian: Qui mostriamo alcune istanze di esempio dal nostro set di dati MultiInstruct per unificare l'elaborazione di vari tipi di dati di input e output.
Chinese: 在这里，我们展示了来自 MultiInstruct 数据集的一些示例实例，以统一处理各种输入和输出数据类型。
English: We follow the method from OFA and formulate all the tasks in a unified sequence-to-sequence format.
German: Wir folgen der OFA-Methode und formulieren alle Aufgaben in einem einheitlichen Sequence-to-Sequence-Format,
Italian: Seguiamo il metodo di OFA e formuliamo tutte le attività in un formato unificato da sequenza a sequenza.
Chinese: 我们遵循 OFA 的方法，并以统一的序列到序列格式制定所有任务。
English: In which the input text, images, instructions and bounding boxes are represented in the same token space.
German: in dem Eingabetext, Bilder, Anweisungen und Bounding-Boxes im gleichen Tokenraum dargestellt werden.
Italian: In cui il testo di input, le immagini, le istruzioni e i riquadri di delimitazione sono rappresentati nello stesso spazio token.
Chinese: 其中输入文本、图像、指令和边界框都在同一个令牌空间中表示。
English: Ok, now I'm going to talk about multi-modal instruction tuning.
German: Ok, jetzt werde ich über die multimodale Anweisungsabstimmung sprechen.
Italian: Bene, ora parlerò dell'adattamento di istruzioni multimodali.
Chinese: 好的，现在我要谈谈多模态指令调整。
English: So for the training dataset, we use 53 tasks from 9 groups for training and we sample 10,000 instances per task.
German: Für den Trainingsdatensatz verwenden wir 53 Aufgaben aus 9 Gruppen für das Training und 10.000 Instanzen pro Aufgabe.
Italian: Per il set di dati di addestramento, utilizziamo 53 attività di 9 gruppi per l'addestramento e campioniamo 10.000 istanze per attività.
Chinese: 对于训练数据集，我们使用来自 9 个组的 53 个任务进行训练，每个任务抽样 10,000 个实例。
English: For testing, we reserve the entire common sense reasoning group for testing, and we select additional 5 tasks from VQ and Miscellaneous groups.
German: Für den Test reservieren wir die gesamte Gruppe Common Sense Reasoning und wählen zusätzlich 5 Aufgaben aus den Gruppen VQ und Miscellaneous aus.
Italian: Per i test, riserviamo l'intero gruppo di ragionamento di buon senso per i test e selezioniamo altre 5 attività dai gruppi VQ e Varie.
Chinese: 在测试中，我们保留了整个常识推理组进行测试，并从 VQ 和其他组中选择了另外 5 个任务。
English: We use all the instances in the test split for each task.
German: Für jede Aufgabe werden alle Instanzen der Testgruppe verwendet.
Italian: Usiamo tutte le istanze nella suddivisione del test per ogni attività.
Chinese: 我们使用测试分割中的所有实例来完成每个任务。
English: In addition, we randomly sample 20 tasks from the test split of natural instructions as an unseen task for NLP.
German: Zusätzlich wählen wir zufällig 20 Aufgaben aus der Testgruppe Natürliche Anweisungen als ungesehene Aufgaben für NLP aus.
Italian: Inoltre, campioniamo casualmente 20 attività dalla suddivisione del test delle istruzioni naturali come attività non osservata per NLP.
Chinese: 此外，我们从自然指令的测试分割中随机抽取 20 个任务，作为 NLP 的不可见任务。
English: So we use pre-trained OFA large model as a base model.
German: Wir verwenden also das vortrainierte große OFA-Modell als Basismodell.
Italian: Quindi, usiamo il modello OFA di grandi dimensioni pre-addestrato come modello di base.
Chinese: 我们使用预训练的 OFA 大型模型作为基础模型。
English: During training, we mix all the instances for all the tasks.
German: Während des Trainings mischen wir alle Instanzen für alle Aufgaben.
Italian: Durante l'addestramento, mescoliamo tutte le istanze per tutte le attività.
Chinese: 在训练过程中，我们混合了所有任务的所有实例。
English: Each instance is randomly combined with one of its five instruction templates.
German: Jede Instanz wird zufällig mit einer der fünf Anweisungsvorlagen kombiniert.
Italian: Ogni istanza viene combinata casualmente con uno dei suoi cinque modelli di istruzione.
Chinese: 每个实例随机与五个指令模板中的一个组合。
English: So during test for each task, we conduct a total of 5 experiments by evaluating the model using one of the five instructions.
German: Beim Testen führen wir insgesamt 5 Experimente für jede Aufgabe durch und evaluieren das Modell mit einer der fünf Anweisungsvorlagen.
Italian: Successivamente, durante il test per ciascuna attività, conduciamo un totale di 5 esperimenti valutando il modello utilizzando una delle cinque istruzioni.
Chinese: 因此，在每个任务的测试过程中，我们使用五个指令中的一个来评估模型，共进行了 5 次实验。
English: In each experiment, we report the min and max performance and the standard deviation of the performance across all 5 experiments.
German: Für jedes Experiment geben wir die minimale und maximale Leistung sowie die Standardabweichung der Leistung über alle 5 Experimente an.
Italian: In ogni esperimento, riportiamo le prestazioni minime e massime e la deviazione standard delle prestazioni in tutti e 5 gli esperimenti.
Chinese: 在每个实验中，我们报告所有 5 个实验中的最差和最优表现以及表现的标准差。
English: If the task is a multi-model classification task, we report accuracy.
German: Handelt es sich bei der Aufgabe um eine multimodale Klassifikationsaufgabe, geben wir die Genauigkeit an.
Italian: Se l'attività è un'attività di classificazione multi-modello, riportiamo l'accuratezza.
Chinese: 如果任务是多模型分类任务，我们将报告准确度。
English: If it's a multi-modal generation task, we report Rouge-L. For NLP task, we report Rouge-L as well.
German: Wenn es sich um eine multimodale Generierungsaufgabe handelt, geben wir Rouge-L an. Für die NLP-Aufgabe geben wir ebenfalls Rouge-L an.
Italian: Se si tratta di un'attività di generazione multimodale, riportiamo Rouge-L. Riportiamo Rouge-L anche per l'attività di NLP.
Chinese: 如果是多模态生成任务，我们报告 Rouge-L。对于 NLP 任务，我们也报告 Rouge-L。
English: We also introduce an additional evaluation metric called sensitivity.
German: Wir führen auch eine zusätzliche Metrik ein, die Sensitivität genannt wird.
Italian: Inoltre, introduciamo un'ulteriore metrica di valutazione chiamata sensibilità.
Chinese: 我们还引入了一个额外的评估指标，称为“灵敏度”。
English: So this measures the model's ability to consistently produce the same outputs for the same task regardless of the slight variation in the wording of the instruction.
German: Diese misst die Fähigkeit des Modells, konsistent die gleichen Ergebnisse für die gleiche Aufgabe zu liefern, unabhängig von kleinen Unterschieden in der Formulierung der Anweisungen.
Italian: Ciò misura la capacità del modello di produrre costantemente gli stessi output per la stessa attività, indipendentemente dalla lieve variazione nella formulazione dell'istruzione.
Chinese: 这是用来衡量模型在相同任务中产生相同输出的能力，而不考虑指令措辞的细微差异。
English: Here is our main result.
German: Dies ist unser Hauptergebnis.
Italian: Ecco il risultato.
Chinese: 以下是我们的主要结果。
English: As we can see, instruction tuning can significantly improve OFA's performance on seen multi-modal tasks.
German: Wie wir sehen, kann die Anweisungsabstimmung die Leistung der OFA bei visuellen multimodalen Aufgaben deutlich verbessern.
Italian: Come possiamo vedere, l'ottimizzazione delle istruzioni può migliorare significativamente le prestazioni di OFA su attività multimodali osservate.
Chinese: 正如我们所看到的，指令调整可以显著提高 OFA 在可见多模态任务中的表现。
English: Also, transfer learning from natural instruction dataset can benefit instruction tuning.
German: Die Anweisungsabstimmung kann auch vom Transferlernen aus dem Datensatz der natürlichen Anweisungen profitieren.
Italian: Inoltre, l'apprendimento per trasferimento dal set di dati di istruzioni naturali può beneficiare della messa a punto delle istruzioni.
Chinese: 此外，从自然指令数据集进行迁移学习可以有益于指令调整。
English: Here we can see, as the amount of task increases, the model achieves better performance and in the meantime, lower sensitivity.
German: Hier sehen wir, dass das Modell mit zunehmender Anzahl von Aufgaben eine bessere Leistung bei gleichzeitig geringerer Sensitivität erreicht.
Italian: Qui possiamo vedere che, all'aumentare della quantità di attività, il modello raggiunge prestazioni migliori e, nel frattempo, una sensibilità inferiore.
Chinese: 在这里我们可以看到，随着任务数量的增加，模型的表现会更好，同时灵敏度会降低。
English: So we also did one experiment.
German: Deshalb haben wir auch ein Experiment durchgeführt.
Italian: Dopodiché abbiamo condotto anche un esperimento.
Chinese: 我们还做了一个实验。
English: We use one instruction versus 5 instruction.
German: Wir verwenden eine Anweisung im Vergleich zu 5 Anweisungen.
Italian: Usiamo una istruzione contro 5 istruzioni.
Chinese: 我们使用一条指令对比五条指令。
English: As we can see, using more instructions can improve the model's overall performance and reduce its sensitivity a lot.
German: Wie zu sehen ist, kann die Verwendung von mehr Anweisungen die Gesamtleistung des Modells verbessern und seine Sensitivität deutlich verringern.
Italian: Come possiamo vedere, l'utilizzo di più istruzioni può migliorare le prestazioni complessive del modello e ridurne notevolmente la sensibilità.
Chinese: 正如我们所看到的，使用更多的指令可以提高模型的整体表现，并大幅降低其灵敏度。
English: So this shows the effect of different fine-tuning strategies on the model sensitivity.
German: Dies zeigt die Auswirkung verschiedener Tuning-Strategien auf die Empfindlichkeit des Modells.
Italian: Quindi, questo mostra l'effetto di diverse strategie di fine-tuning sulla sensibilità del modello.
Chinese: 这显示了不同的微调策略对模型灵敏度的影响。
English: As we can see by transfer learning from natural instruction datasets, the model can achieve much better sensitivity compared to the original OFA model.
German: Wie wir sehen können, kann das Modell durch Transferlernen aus natürlichen Anweisungsdatensätzen eine viel bessere Empfindlichkeit im Vergleich zum ursprünglichen OFA-Modell erreichen.
Italian: Come possiamo vedere dall'apprendimento per trasferimento da set di dati di istruzioni naturali, il modello può raggiungere una sensibilità molto più elevata rispetto al modello OFA originale.
Chinese: 正如我们通过自然指令数据集的迁移学习所看到的，与原始 OFA 模型相比，该模型可以实现更优的灵敏度。
English: We also can see transfer learning from natural instruction datasets can help OFA to attain much better performance on the natural instruct dataset.
German: Wir können auch sehen, dass Transfer-Lernen aus natürlichen Anweisungsdatensätzen OFA dabei helfen kann, eine viel bessere Leistung auf dem natürlichen Anweisungsdatensatz zu erreichen.
Italian: Possiamo anche vedere che l'apprendimento per trasferimento da set di dati di istruzioni naturali può aiutare OFA a ottenere prestazioni molto migliori sul set di dati di istruzioni naturali.
Chinese: 我们还可以看到，来自自然指令数据集的迁移学习可以帮助 OFA 在自然指令数据集上实现更好的表现。
English: So overall, we propose the first large scale multi-model instruction tuning dataset with significantly improved their short capability of OFA, and we explore different transfer learning technique and show their benefits.
German: Zusammenfassend stellen wir den ersten großen Multi-Modell-Datensatz für die Anweisungsabstimmung vor, der die kurzen Fähigkeiten von OFA signifikant verbessert, und wir untersuchen verschiedene Transfer-Learning-Techniken und zeigen deren Vorteile auf.
Italian: Quindi, nel complesso, proponiamo il primo set di dati di messa a punto delle istruzioni multi-modello su larga scala con una capacità di OFA notevolmente migliorata ed esploriamo diverse tecniche di apprendimento per trasferimento mostrandone i vantaggi.
Chinese: 因此，总体而言，我们提出了第一个大规模多模型指令调整数据集，显著提高了 OFA 的短期能力，并且我们探索了不同的迁移学习技术并展示了它们的优点。
English: We design a new metric called sensitivity.
German: Wir entwickeln eine neue Metrik, die Sensitivität.
Italian: Progettiamo una nuova metrica chiamata sensibilità.
Chinese: 我们设计了一个新的指标，称为“灵敏度”。
English: So one more thing, we are collecting a much larger multi-model instruction tuning dataset with around 150 additional vision language tasks and we will release them.
German: Und noch etwas: Wir sind gerade dabei, einen viel größeren multimodalen Anweisungsdatensatz mit etwa 150 zusätzlichen Bildverarbeitungsaufgaben zu erstellen und anschließend zu veröffentlichen.
Italian: Un'altra cosa: stiamo raccogliendo un set di dati di messa a punto delle istruzioni multi-modello molto più ampio con circa 150 attività di linguaggio visivo aggiuntive e lo renderemo disponibile.
Chinese: 此外，我们正在收集一个更大的多模型指令调整数据集，其中包含大约 150 个额外的视觉语言任务，我们将发布这些数据集。
English: So this is a QR code for our data and model.
German: Das ist der QR-Code für unsere Daten und unser Modell.
Italian: Questo è un codice QR per i nostri dati e il nostro modello.
Chinese: 这是我们的数据和模型的二维码。
English: Thank you.
German: Vielen Dank.
Italian: Grazie."
Chinese: 谢谢。
English: "Hello, my name is Vasudha and I'm a Computer Science PhD candidate at Stony Brook University.
German: Hallo, mein Name ist Vasudha und ich bin Doktorand in Informatik an der Stony Brook Universität.
Italian: "Salve, mi chiamo Vasudha e faccio il dottorato in Informatica presso la Stony Brook University.
Chinese: 大家好，我叫 Vasudha，是斯托尼布鲁克大学的计算机科学博士生。
English: I would like to present our work accepted into ACL 2023 as a long paper, ""Transfer Learning for Dissonance Detection: Addressing the Rare-Class Challenge.""
German: Ich möchte Ihnen unsere Arbeit vorstellen, die als Long Paper bei der ACL 2023 angenommen wurde: „Transfer Learning for Dissonance Detection: Addressing the Rare-Class Challenge“.
Italian: Vorrei presentare il nostro lavoro accettato in ACL 2023 come un lungo articolo, "Transfer Learning for Dissonance Detection: Addressing the Rare-Class Challenge".
Chinese: 我想介绍一下我们的论文：《用于检测失调的迁移学习：应对罕见类别挑战》，这篇长篇论文已被 ACL 2023 录用。
English: We begin by defining cognitive dissonance and why it is an important problem to study in language.
German: Wir beginnen mit einer Definition von kognitiver Dissonanz und erklären, warum sie ein wichtiges Problem bei der Untersuchung von Sprache darstellt.
Italian: Iniziamo definendo la dissonanza cognitiva e perché rappresenta un problema importante da studiare nel linguaggio.
Chinese: 首先，我们来定义一下什么是认知失调，以及为什么它是语言学习中的一个重要问题。
English: 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"".
German: Einfach ausgedrückt handelt es sich bei kognitiver Dissonanz um zwei Überzeugungen oder Handlungen, die nicht miteinander vereinbar sind, wie in diesem Beispiel, in dem eine Person sagt: „Ich weiß, dass Zigaretten mich umbringen können“ und dann sagt: „Ich habe nach dem Meeting ein paar Zigaretten geraucht“.
Italian: In poche parole, la dissonanza cognitiva consiste in due convinzioni o azioni incoerenti, come questo esempio in cui una persona afferma: "So che le sigarette potrebbero uccidermi", e poi continua dicendo "Ho fumato un paio di sigarette dopo la riunione".
Chinese: 简而言之，认知失调是指两种信念或行为之间不一致，比如这个例子，一个人说：“我知道香烟会害死我”，然后又说：“我在会后抽了几根烟”。