知识星球 | 深度连接铁杆粉丝，运营高品质社群，知识变现的工具

来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_6004160.3601521801327312.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_7046690.20615237308084577.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_6040080.3781073406761125.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_7902490.39656652674902015.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_6052450.4649382305402463.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_8168650.5540772491672946.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_6057380.5913367074778624.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_8120770.7999827283224297.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_6018390.12923359919051636.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_8264410.6094119312081883.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_7045940.7819776030604243.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_8639730.568219936698963.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_7011920.6693934706653191.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_8026900.14605550669723688.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_7136880.7403213138811475.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_9029100.8944466006153406.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_7159030.08216730405283812.jpeg)

HuggingAI

2024-03-28 01:50

大型语言模型已成为语法错误纠正领域的顶尖评估工具。 大型语言模型（LLMs）在某些任务上的表现，如文本摘要和机器翻译，已超越了传统的自动评估指标。然而，关于LLMs在语法错误纠正（GEC）任务中作为评估工具的研究尚不充分。本研究通过使用融合了先前研究成果的多种评估标准的提示，探究了LLMs在GEC评估方面的效能。实验结果显示，GPT-4与人类评价的一致性达到了0.662的Kendall相关系数，表现超越了现有所有方法。此外，我们还在最新的GEC评估中突出了LLMs规模的关键作用，并特别指出了流利性在评估标准中的重要地位。 原文链接:[\[2403.17540\] Large Language Models Are State-of-th...](https://arxiv.org/abs/2403.17540 "[2403.17540] Large Language Models Are State-of-th...") #arXiv论文# #LLM应用# #语法错误纠正# #自动评估#

展开全部

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230855_9022360.5955794674085092.jpeg)

arXiv论文

LLM应用

语法错误纠正

自动评估