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ACLMAMMOTH：赫尔辛基的大规模多语言模块化开放翻译
在大型语言模型时代，自然语言处理正接近其能够处理的尺寸和信息上限，而模块化变得趋势，它是一种朝着设计具有专业功能的小型子网络和组件的方向迈出的必要步骤。本文介绍了 MAMMOTH 工具包：一个旨在规模化训练大规模多语言模块化机器翻译系统的框
PDF4 months ago
辅助清理代码的 LLM 用于培训准确的代码生成器
通过改善数据质量，例如进行代码转换和模块化，自然语言生成代码的性能可以得到显著提升。研究结果还表明，使用较少但高质量的数据进行模型微调可以优于在原始数据集上进行微调。
PDF7 months ago
尝试模块化训练：一种新的模块化 DNN 模型的范式
该论文提出了一种将模块化融入模型训练过程中来优化训练并使模型具有可重用性的方法，并在卷积神经网络模型上对其进行了评估。
PDFa year ago
通过模块化和组合修复弱卷积神经网络模型
通过模块化和组合的方式，CNNSplitter 可以填补弱 CNN 模型，在不改变整个模型的情况下提高目标类（TC）的识别能力，并且实验结果表明在 3 个广泛使用的数据集上，CNNSplitter 可以显着提高 TC 的精确度和召回率，也可
PDF2 years ago
ECCV神经网络中的知识分解
本文提出一种新的知识转移任务 —— 知识因式分解（KF），旨在为预训练的神经网络分解成多个因式网络，每个网络处理一项具体任务，并保持任务特定知识因式化。实验表明，基于该模型的因式网络在任务执行、模块化、迁移学习等方面均具有较好的表现。
PDF2 years ago
KDDFederatedScope-GNN：面向联邦图学习的统一、全面和高效程序包
该研究提出了一个易于使用的 FGL 软件包 FS-G，提供模块化和表达 FGL 算法的统一视图，包括数据集库、模型库、模型自动调整和隐私攻击以及防御功能，广泛实验验证了其有效性和实用性。
PDF2 years ago
DEMix Layers: 模块化语言建模中的领域解耦
该研究介绍了一种新的域专家混合层 (DEMix)，能够使语言模型 (LM) 与输入文本的领域相适应。DEMix 层是由专家前馈网络组成的集合，每个专家网络专门处理一个领域，使得 LM 模块化：专家可以在初始训练后混合、添加或删除。该模型在自
PDF3 years ago
ACLSF-QA: 开放域问答简单公平评估库
本篇论文介绍了一个名为 SF-QA 的简单公平的开放领域问答（QA）评估框架，该框架模块化了管道开放领域 QA 系统，使得任务本身容易被研究小组访问和再现，从而实现了对于开放领域 QA 的评估和再现性的拓展。
PDF4 years ago
软模块化的多任务强化学习
通过引入显式的模块化技术和路由网络，将多任务共享的参数进行重新配置，实现了适用于连续任务的软模块化方法，从而大幅提高了机器人操作任务的效率和性能。
PDF4 years ago
学习解离因果机制的元转移目标
利用元学习方法，基于快速适应新分布的速度，学习因果结构，包括因果关系的参数化，模块化和编码等方面，以提高对非标准干预的快速适应能力和降低重学需要的信息量。
PDF5 years ago