LLNL/LUAR एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल है जो लेखक अभिव्यक्ति को सीखने के लिए उपयोग किया जाता है, मुख्य रूप से लेखक सत्यापन के क्रॉस-डोमेन स्थानांतरण अनुसंधान के लिए। यह मॉडल EMNLP 2021 पेपर में प्रस्तुत किया गया था, जिसमें इस बात का अध्ययन किया गया था कि क्या एक डोमेन में सीखा गया लेखक अभिव्यक्ति दूसरे डोमेन में स्थानांतरित किया जा सकता है। मॉडल के मुख्य लाभों में बड़े पैमाने पर डेटासेट को संभालने की क्षमता और कई अलग-अलग डोमेन (जैसे अमेज़ॅन समीक्षाएं, फैनफिक्शन लघु कहानियां और Reddit टिप्पणियां) में शून्य-शॉट स्थानांतरण शामिल हैं। उत्पाद पृष्ठभूमि की जानकारी में क्रॉस-डोमेन लेखक सत्यापन क्षेत्र में इसके अभिनव अनुसंधान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षेत्र में इसकी क्षमता शामिल है। यह उत्पाद ओपन-सोर्स है, अपाचे-2.0 लाइसेंस का पालन करता है, और मुफ्त में उपयोग किया जा सकता है।