task-specific knowledge | BriefGPT

关键词task-specific knowledge

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PEMT：多任务相关导引的专家组合混合使得参数高效迁移学习
我们提出了一种基于多任务迁移学习的新型参数高效微调框架 (PEMT)，通过在源任务上训练适配器的加权组合来捕捉可转移的知识，同时利用任务描述提示向量来衡量目标任务与每个源任务之间的相关性，以充分利用任务特定的知识并提高稀疏性。实验证明，我们
PDF4 months ago
视觉语言模型中的主动提示学习
基于现有观察，我们提出了一个名为 PCB 的新型主动学习框架，对预训练视觉语言模型（VLMs）进行自适应，以解决标签获取成本高的问题，并在七个真实数据集上实验证明，在性能上超越了传统的主动学习和随机取样方法。
PDF8 months ago
模型吸附攻击：针对 LLMs 的提取攻击
Model Leeching 是一种新颖的提取攻击，针对大型语言模型（LLMs），能够从目标 LLM 中提取特定任务知识到一个减少参数的模型。我们通过从 ChatGPT-3.5-Turbo 提取任务能力来证明我们攻击的有效性，精确匹配相似度
PDF9 months ago
通用前景分割的显式视觉提示
该论文提出了一个基于预训练及显式视觉提示（EVP）的统一框架，用于多个前景分割任务，其性能优于全调参及其他节约参数细调的方法，并展示了该方法在不同架构、预训练权重和任务上的可扩展性。
PDFa year ago
Promptagator: 从 8 个示例实现少样本密集检索
本文提出了基于大语言模型的 Few-shot Dense Retrieval 任务中 Prompt-based Query Generation for Retriever (Promptagator) 方法，利用少量任务单独的知识生成具有
PDF2 years ago
COLING增量提示：面向终身事件检测的情节记忆提示
本文介绍了一种利用 Episodic Memory Prompts (EMP) 方法保存任务特有的知识以及在 Lifelong Event Detection 和 Lifelong Learning 中有效传递旧知识的算法，并通过实验结果证
PDF2 years ago
ACLTegTok：通过任务特定和开放世界知识增强文本生成
通过引入任务特定和开放世界知识（TegTok）进一步改善文本生成的性能，该方法可以在 PLMs 上学习如何更好地生成对话和问题。
PDF2 years ago
ACL黑盒生成的后验控制
本论文研究了利用结构潜变量方法对神经生成模型进行离散控制状态增强，以实现输出符合任务特定规则的精确控制，并通过实验说明该方法在文本生成方面具有优越性。
PDF4 years ago