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与上述问题相同。问题是因为标记化（tokenized）的方式吗？例如在汽车型号中，有2.0T（2.0升涡轮增压发动机）、AWD（全轮驱动）、TDI（涡轮增压直喷）。我正在尝试根据汽车的描述识别或提取其单独的规格。如果我在名称列表中有一个像“Toyota Supercharger TDI2T”这样的字符串，并且如果搜索“给我所有有2.0升涡轮增压发动机的汽车”，一个Llama模型可以找到它，但如果我仅计算上述提示与这个字符串的余弦相似度，它将会很低。

讨论总结

原帖对生成式语言模型能处理拼写错误而BERT类模型过于敏感提出疑问，怀疑是否与标记化有关。评论者从多个角度进行了回应，包括对模型特性、不同模型对比、训练数据影响等方面的讨论，整体氛围较为积极，是一个关于语言模型技术问题的交流讨论。

主要观点

  1. 👍 生成式语言模型能处理拼写错误是因为训练数据包含人们的错误拼写
    • 支持理由：模型基于人们书写的文本训练，包括错误拼写文本
    • 反对声音：无
  2. 🔥 BERT类模型过于敏感
    • 正方观点：原帖提出该观点，有部分人默认此观点并在此基础上进行其他讨论
    • 反方观点：无
  3. 💡 对于类似任务可创建合成数据训练BERT类模型
    • 解释：生成式模型善于处理噪声，BERT类模型若要处理类似任务可通过创建合成数据训练
  4. 💡 标记化能处理拼写错误，但结果还受数据集影响
    • 解释：即使标记化能处理错误，若数据集没有相关错误或者不准确也不一定有好结果
  5. 💡 以手机滑动输入文字类比语言模型中的情况
    • 解释：单词可视为一种模式，拼写错误时大致形状仍接近正确单词，与手机滑动输入类似

金句与有趣评论

  1. “😂 It works because the model has been trained on scraped texts written by people who type as badly as you do. :)”
    • 亮点：以幽默的方式解释生成式语言模型能处理拼写错误的原因
  2. “🤔 The trained transformer layers will transform tokens that make up "consine", "similarty" and "promt" in very similar ways as the correctly spelled words, especially in context, and the resulting token predictions will be nearly identical.”
    • 亮点：详细解释了Transformer层对错误拼写单词的处理方式
  3. “👀 ModernBERT一般看起来像是一个重大升级。”
    • 亮点：对ModernBERT进行了推荐，认为是一个不错的升级版本
  4. “😎 另一个选择是DeBERTa v3……我用它得到了非常好的结果（可能是Electra风格的训练帮助很大）。”
    • 亮点：推荐了DeBERTa v3这个模型，并提及可能的优势
  5. “🤓 我认为这就像在手机屏幕上滑动输入文字。”
    • 亮点：通过生活中的例子类比语言模型中单词拼写错误的情况

情感分析

总体情感倾向为积极，大家都是围绕主题进行技术探讨，没有明显的分歧点。主要原因是这是一个比较专业的技术话题，大家都是基于对知识的分享和交流。

趋势与预测

  • 新兴话题：对不同模型进行更多的对比研究，如ModernBERT、DeBERTa v3与其他模型在处理拼写错误等任务上的比较。
  • 潜在影响：有助于语言模型在处理自然语言中拼写错误相关任务上的改进，提高模型在实际应用中的准确性和适用性。

详细内容：

标题：关于生成式语言模型如何应对拼写错误的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于生成式语言模型如何处理拼写错误的帖子引发了广泛关注。该帖子提出了在处理汽车规格提取任务时，一些语言模型如 llama 能应对拼写错误，但像 BERT 这样的模型则表现敏感，并探讨了其中的原因。此贴获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 有人认为，语言模型之所以能理解拼写错误，是因为其经过了对人们不规范输入文本的训练。例如，模型对“consine”“similarty”和“promt”这样的错误拼写，在特定语境下能做出与正确拼写相近的处理。
  • 有用户提出 BERT 类模型过于敏感，并询问是否有办法将应对拼写错误的知识传递给 BERT 模型，以避免使用两个语言模型来完成提取汽车配置的任务。
  • 也有人给出了不用 BERT 的建议，还提到了诸如 DeBERTa v3 等其他选择。

关于这个话题，存在着多种观点和分析。有人指出模型大小高度依赖训练数据，生成式模型在处理噪声方面更出色，因为它们学习分布而非区分类别。还有人认为，分词处理会照顾到拼写错误，不过若数据集没有拼写错误或提供的用户生成数据不太注重准确性，结果可能也不理想。

有用户形象地将其类比为在手机屏幕上滑动输入文字，键盘能识别大致形状并转换为正确单词。还有人表示，语言模型中的嵌入就像这样，一个拼写错误不会大幅改变单词的形状。

在这场讨论中，大家普遍认为不同语言模型在处理拼写错误方面存在差异，这一话题的探讨为语言模型的应用和改进提供了有价值的思考。