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提示调优

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6月24日
12:10
12:10官方账号arXiv cs.AI@Ahmad Pouramini, Hesham Faili
该论文提出MTO框架,在编码器-解码器预训练语言模型上匹配任务与预训练目标。将微调模板与目标对齐后,在少样本设置下性能提升超过120%,并超越相关研究。在全数据集场景中也优于基线。框架还扩展至提示调优,提供软提示工程与优化的指导。
论文MTO框架微调提示调优编码器-解码器少样本学习

推荐理由:这篇论文教你怎么给不同任务选对预训练目标,少样本下性能直接翻倍,比传统方法强一大截。
原文
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