关键词prompt-tuning strategy
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- 具有群组感知提示调整的异构联邦学习
在联邦学习中,我们利用预训练的 Transformer 和高效的提示调整策略,通过引入学习共享和组特定提示的概念,使全局模型能够自动适应各种局部客户数据分布,从而有效地弥合全局和个性化本地模型之间的差距,并超越以往无法适应之前未见客户的其他 - ACL反事务提示的领域跨度槽位填充的生成式零样本提示学习
零 - shot 跨领域槽填充的生成式零 - shot 提示学习框架,通过反向提示策略区分不同槽类型以避免多重预测问题,以及通过训练更少的提示参数来提高性能,证明了我们提出的框架的有效性,尤其是在未见过的槽上有巨大的提升(+13.44% F