本文概要:

1. 使用多阶段多任务结构，包括检索、排序、摘要、合成和生成，训练法学硕士进行个性化文本生成。

2. 引入辅助任务来提高大型语言模型的阅读能力，通过识别文本作者来改善模型的解释能力。

3. 在三个公开数据集上验证了该方法的性能，结果显示在所有数据集上相较于基准模型，多阶段多任务框架都取得了显著的改进。

最近，谷歌 AI 研究团队提出了一种利用大型语言模型进行个性化文本生成的通用方法。

他们采用多阶段多任务结构，包括检索、排序、摘要、合成和生成，训练大语言模型进行个性化文本生成。为了提高模型的阅读能力，他们引入了辅助任务，要求模型识别文本的作者，以改善模型的解释能力。

研究团队在三个公开数据集上验证了该方法的性能，结果显示多阶段多任务框架相较于基准模型在所有数据集上都取得了显著的改进。

这项研究为个性化文本生成提供了一个通用的方法，可以应用于各种场景，如评论、聊天机器人和社交媒体等，有望提升生成系统的适应性和个性化响应能力。

论文网址:https://arxiv.org/abs/2308.07968

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