multi-task models | BriefGPT

关键词multi-task models

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DEM：混合数据分布训练的分布编辑模型
提出了一种简单和高效的方法，使用基本的逐元素向量操作将每个数据源上单独训练的模型与基本模型相结合，从而更好地优化数据源，得到一种名为分布编辑模型（DEM）的模型，与标准数据混合相比廉价 11 倍，并在各种基准测试中优于强基准，对大小为 3B
PDF13 days ago
ACL增强调节与大型语言模型联合检测立场和揭穿谣言
利用大型语言模型 (LLMs) 作为联合态度检测 (SD) 和谣言验证 (RV) 任务的基础标注工具，我们引入了一种新颖的增强调优框架，以提高 LLM 在两个任务中的联合预测能力。结果表明，JSDRV 改进了 LLMs 在联合任务中的能力，
PDFa month ago
面向车载多任务人脸属性识别的研究：探究合成数据和视觉基础模型
通过研究合成数据集在训练复杂的多任务模型中的实用性，特别是在数据可用性有限的情况下，以及视觉基础模型的比较功效，本研究揭示了关于合成数据和视觉基础模型在实际应用中的挑战和机遇。
PDF4 months ago
模型面包屑：利用稀疏掩码扩展多任务模型合并
这项研究提出了一种名为 Model Breadcrumbs 的新方法，通过在预训练模型的权重空间内的轨迹上雕刻一组稀疏定义的权重，从而增强任务性能，并在多个任务中同时改善性能，为构建多任务模型和更新基础模型提供了一种简单、高效和极其有效的方
PDF7 months ago
高效的非回忆式零遗忘连续学习：自适应权重调节
通过创建每个任务的任务特定调制参数来实现，我们的方法试图在确保不遗忘的同时，最大化新任务的性能。通过全面的实验评估，我们的模型在获取和保留对其他多任务模型而言困难的新任务方面表现出卓越的性能，从而强调了我们的方法在防止灾难性遗忘并适应新任务
PDF7 months ago
融合决策 Transformer: 权重平均以形成多任务策略
本篇论文探讨了通过合并不同 MuJoCo 运动问题的决策 Transformer 子集，形成多任务模型（无集中式训练），从而更加灵活地创造通用策略的初步方法，同时提出了合并政策的更优结果可能性，并建议使用共同的预先训练初始化，以及在问题特定
PDFa year ago
探索在网络安全领域使用统一模型的迁移学习极限
本文介绍了一种利用自然语言处理技术应用于网络安全领域的生成式多任务模型（UTS），该模型能够训练并应用于多种网络威胁检测、漏洞检测和社交媒体数据处理任务，能提高网络安全数据集的性能，同时减少了人工验收数据的成本。
PDFa year ago
BERT 模型是否学会使用浏览器用户界面？通过统一的视觉 - 语言 BERT 模型探索多步骤任务
本文探讨了一种结合图形用户界面（GUI）的预训练 Transformer 模型的框架，该框架可以通过多步骤的方式执行多个任务，使用 BERT 扩展来训练该模型，结果表明还有提高其泛化能力的空间。
PDF2 years ago
MaskFace: 多任务人脸及关键点检测器
本文介绍了一种名为 MaskFace 的高精度人脸和关键点检测模型，该模型通过多任务模型同时解决人脸检测和关键点定位问题，并在多个任务数据集上实现了良好的性能。
PDF4 years ago
EMNLP神经机器翻译中的文本复杂度控制
该研究介绍了一项机器翻译任务，其输出面向不同水平的目标语言熟练度的受众。他们收集了高质量的新闻文章数据集，提出了一种跨语言文章段落对齐方法，训练出多任务序列到序列模型，实现将西班牙语翻译成英语并针对英语简化阅读难度，结果显示这些多任务模型优
PDF5 years ago