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adaptive pre-training
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图像 - 语言学习的联合自适应表示
通过联合学习紧凑的视觉和语言表示形式以及使用自适应的、迭代融合多模态特征的方法来实现图像 - 语言学习,并增加数据效率和降低计算复杂度。该方法相比于当前流行的图像 - 语言模型而言,可降低 33% 的浮点数操作次数,同时提高性能,而只需要较
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a year ago
ACL
KALA: 知识增强语言模型适应
本文提出了一种面向特定领域的 PLMs 领域适应框架 ——KALA(Knowledge-Augmented Language model Adaptation),通过引入实体和关系事实的领域知识来调制 PLMs 的中间隐藏表示,有效地提高了
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2 years ago
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