《训练单语语言模型时使用噪音对比估计的影响》

在这项研究中，我们探讨了使用噪音对比估计（NCE）损失函数训练单语言模型的影响。结果表明，在相同训练时间和数据集大小的条件下，使用NCE可以显著提高模型的准确性和稳定性，并且能够更好地捕捉低频词汇的语义信息。此外，我们还比较了NCE损失函数中不同噪音分布的影响，结果表明使用更接近真实数据分布的噪音分布可以进一步提高模型的性能。
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这项研究探讨了使用噪音对比估计（NCE）损失函数来训练单个语言模型的影响。结果表明，相同的训练时间和数据集大小下，使用NCE可以显著提高模型的准确性和稳定性，同时有助于更好地捕捉低频词汇的语义信息。此外，研究还比较了NCE损失函数中不同噪音分布的影响，显示使用更接近真实数据分布的噪音分布可以进一步提高模型性能。