Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 24 марта 2026 года (v1), последний пересмотренный вариант 16 сентября 2026 (эта версия, v4)] Название: AuthorMix: Modular Lestership Style Transfer через адаптатор по слою Mixing View Резюме: Задача передачи стиля авторства включает переписать текст в стиле автора проекта при сохранении смысла первоначального текста. Существующие методы передачи стиля тренируют единую модель на большой корпорации для моделирования всех целевых стилей одновременно: этот высокозатратный подход обеспечивает ограниченную гибкость в адаптации к конкретным целевым показателям и часто приносит жертвы, что означает сохранение для переноса стили. В этом документе мы предлагаем ErterMix: легкую, модульную и интерпретируемую систему передачи стиля. Сначала мы обучаем отдельных адаптаторов LORA по своему стилю небольшому набору высококвалифицированных авторов: это позволяет быстро обучать специализированные адаптационные модели для каждой новой цели, используя слоевую адаптерную комбинацию посредством дополнительного обучения, что требует лишь небольшого числа примеров в форме учебных программ. Автормикс занимает первое место в совокупном стилистическом балле среди всех исходных уровней, включая GPT-5.1, и существенно улучшает значение сохранения по сравнению с подготовленными базовыми показателями; под человеческой оценкой он является единственным методом, который лучше всего или привязан к каждому аспекту. История представления с: Sarubi Thillainathan…
Ermix: Modular Serviction Style Translation через адаптивный с помощью слоя
arXiv: 2603.23069v4 Annuales Type: заменить резюме: задача передачи стиля авторства предполагает переписать текст в стиле автора-объекта, сохраняя при этом значение первоначального текста. Существующие методы передачи стиля тренируют единую модель на большой корпорации для моделирования всех целевых стилей одновременно: этот высокозатратный подход обеспечивает ограниченную гибкость в адаптации к конкретным целевым показателям и часто приносит жертвы, что означает сохранение для переноса стили. В этом документе мы предлагаем ErterMix: легкую, модульную и интерпретируемую систему передачи стиля. Сначала мы обучаем отдельных адаптаторов LORA по своему стилю небольшому набору высококвалифицированных авторов: это позволяет быстро обучать специализированные адаптационные модели для каждой новой цели, используя слоевую адаптерную комбинацию посредством дополнительного обучения, что требует лишь небольшого числа примеров в форме учебных программ. Автормикс занимает первое место в совокупном стилистическом балле среди всех исходных уровней, включая GPT-5.1, и значительно улучшает значение преце
