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官方账号arXiv cs.LG@Yunxiang Fu, Meng Lou, Yizhou Yu
78°
推荐理由：FACET用一个适配器解决了持续学习中的灾难性遗忘问题，比LoRA合并方法更高效。
FACET
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9月1日
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FACET提出了一种任务条件特征变换方法，在类增量学习场景下仅需单个适配器。该方法通过动态任务条件特征变换，将适配器的整体特征分布塑造成重叠减少的任务特定组件混合体。在200个长任务序列和20个短任务序列上，FACET均实现了优异性能，同时显著减少了可训练参数量和GFLOPs计算量。