Talk预告 | 剑桥大学在读博士生苏熠暄：对比搜索（Contrastive Search）—当前最优的文本生成算法

本期为TechBeat人工智能社区第461期线上Talk！

北京时间12月8日(周四)20:00，剑桥大学在读博士生——苏熠暄的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “对比搜索（Contrastive Search）—当前最优的文本生成算法”，届时将分享其在NeurIPS2022上的工作及接下来的一篇后续工作。

Talk·信息

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主题：对比搜索（Contrastive Search）—当前最优的文本生成算法

嘉宾：剑桥大学在读博士生 苏熠暄

时间：北京时间 12月8日(周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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文本生成在自然语言处理领域有着重要地位。传统的生成方法如贪心搜索（Greedy Search）或集束搜索(Beam Search)经常会导致模型退化（Model Degeneration）的问题。其他方法如Top-K采样或核采样（Nucleus Sampling）则经常会导致语义信息不一致的问题。在本次报告中，讲者将介绍在NeurIPS 2022中最新提出的对比搜索（Contrastive Search）算法。该方法已在16种语言下得到了广泛的验证，并且已经部署在腾讯AI Lab上线产品(Effidit)以及Huggingface Transformers平台库中。本次Talk主要分为两个部分。首先会分享讲者在NeurIPS 2022上的工作，之后会介其接下来的一篇后续工作。

Talk·预习资料

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• A Contrastive Framework for Neural Text Generation

https://arxiv.org/abs/2202.06417

https://github.com/yxuansu/simctg

• Contrastive Search Is What You Need For Neural Text Generation

http://arxiv.org/abs/2210.14140

https://github.com/yxuansu/Contrastive_Search_Is_What_You_Need

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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苏熠暄

剑桥大学在读博士生

苏熠暄，剑桥大学博士生，导师为Nigel Collier教授。此前他于剑桥大学获得硕士学位，于北京理工大学获得本科学位。他的研究方向关注于大规模语言模型，文本生成，以及表征学习。到目前为止，他已与NeurIPS，ACL，EMNLP，NAACL，EACL等会议中发表十余篇论文。

主页：

https://yxuansu.github.io/

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