arXiv 自然语言处理· Ryszard Staruch, Filip Grali\'nski·· 3 小时前AI 评分27
大语言模型在语法错误纠正中推理层面的精确率与召回率权衡
Precision--Recall Trade-off on the Inference Level for LLMs in Grammatical Error Correction
AI 导读
大语言模型（LLM）在语法错误纠正（GEC）中可通过调节推理时的重复惩罚（repetition penalty）参数，在不修改模型架构、训练流程或提示词的情况下灵活控制精确率与召回率的权衡。标准 GEC 基准实验表明，该解码策略概念上与序列到序列模型的 APD 等方法相关，且能简便、广泛地应用于支持推理惩罚的现有 LLM。
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