优化迭代问题

Progressive Generation of Long Text with Pretrained Language Models用预训练语言模型逐步生成长文本基于大量文本语料库（如GPT-2）预处理的大规模语言模型（LMs）是强大的开放域文本生成器。然而，正如我们的系统研究所揭示的那样，这种模型生成连贯的长文本段（例如，1000个令牌）仍然具有挑战性，特别是当模型被微调到小语料库上的目标域时。以前的规划和生成方法也无法在各个领域生成如此长的文本。为了克服这些限制，我们提出了一种以渐进方式生成文本

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阿里资深算法专家精读论文GPT: Improving Language Understanding with Unsupervised Learning

SKILL: Structured Knowledge Infusion for Large Language Models技能：大型语言模型的结构化知识注入大型语言模型（LLM）已经在大量自然语言任务中展示了人类水平的性能。然而，他们是否能够更好地从结构化数据（如知识图）或文本中内化知识，这在很大程度上是未知的。在这项工作中，我们提出了一种将结构化知识注入LLM的方法，通过在知识图的事实三元组（KGs）上直接训练T5模型。我们表明，使用我们的方法在Wikidata KG上预训练的模型优于Freeba

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