近期，文本编辑模型已成为单语文本生成任务的重要替代，如语法错误修正、文本简化和风格转换。这些任务有一个共同的特点 - 它们在源文本和目标文本之间显示出大量的文本重叠。
文本编辑模型利用这一观察结果，学习通过预测对源序列应用的编辑操作来生成输出。相比之下，seq2seq模型从头开始逐词生成输出，这使得它们在推理时很慢。文本编辑模型相对于seq2seq模型提供了若干优势，包括更快的推理速度、更高的样本效率，以及更好的输出控制和解释性。
本教程提供了基于文本编辑的模型和当前最先进方法的全面概述，并分析了它们的优缺点。我们讨论了与部署相关的挑战，以及这些模型如何有助于减轻幻觉和偏见，这两个都是文本生成领域的迫切挑战。 目录内容：
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Section 1: Introduction - What are text-editing models?
Section 2: Model Design [Slides]
Section 3: Applications [Slides]
Section 4: Controllable Generation [Slides]
Section 5: Multilingual Text Editing [Slides]
Section 6: Faster (Large) Language Models [Slides]
Section 7: Recommendations & Future Directions [Slides]
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