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ACL
让 BART 乘坐惯用语列车：学习表示惯用表达式
本研究使用适配器作为轻量级非组合式语言专家对具有习惯用语特性的句子进行训练，将习惯用语结合到 BART 中取得了比基线模型 (BART) 更好的性能，包括在嵌入聚类方面提高了 0.19 分的同质化得分和在习惯用语处理任务中提高了高达 25%
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2 years ago
ICLR
用于密集预测的视觉 Transformer 适配器
本文提出一种基于适配器的简单而强大的密集预测任务适配器，用于解决 Vision Transformer (ViT) 在密集预测中的性能较差问题，并成功应用于目标检测、实例分割和语义分割等多种密集预测任务中，其中 ViT-Adapter-L
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2 years ago
适用于转换器 ASR 的可适应多域语言模型
提出了基于适配器的多域 Transformer 语言模型，在只有小型适配器及其相关层的情况下，该模型可以进行多域自适应，并可以重复使用全细调的语言模型，从而可有效减少模型维护成本。使用这种方法，观察到具有适配器的通用 LM 在词错误率方面优
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4 years ago
使用适配器将知识注入预训练模型
提出 K-Adapter 框架以支持在 RoBERTa 上进行多种类型的知识注入，该框架拥有一个适配器与 RoBERTa 相连，并且在适配器之间没有信息流动，因此可以以分布式方式有效地训练多个适配器。通过在三个知识驱动的任务上的实验，如实体
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4 years ago
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