基于生成式预训练语言模型的生成稳定性研究OA

伴随生成式预训练语言模型规模与技术的高速迭代,自然语言模型凭借其强大的文本生成能力迅速融入多个行业领域。然而生成式预训练语言模型的生成结果尚存在稳定性问题。文章通过分析生成式预训练语言模型生成稳定性的潜在风险,利用提高生成式预训练语言模型生成稳定性的关键技术开展了相关实验。实验结果表明了外部知识引入、自注意力机制和提示词引导对于生成式预训练语言模型生成稳定性提高任务的有效性,可有效推动生成式预训练语言模型的进一步发展和应用。