transfer tasks | BriefGPT - AI 论文速递

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关于公平表示学习的回归走向
通过重新关注性能在传输任务上的公平代表学习方法的评估协议，我们重新评估了现有的方法，并突出了对于公平代表学习方法来说，与任务无关的学习信号的重要性。
PDFa month ago
AAAIDenoSent: 自监督句子表示学习的去噪目标
通过引入离散和连续噪声，我们提出了一种新的去噪目标，通过训练模型将噪声句子恢复为其原始形式，从而在语义文本相似性和广泛的迁移任务中实现了有竞争力的结果。
PDF5 months ago
Diff-Transfer: 基于可微分物理仿真的模型导向机器人操作技能迁移
通过差分传输使用可微分物理仿真在任务空间内发现可行路径，将源任务转换到目标任务，并从不同的物理仿真梯度信息中指导适应已知行动，以便成功解决两个子任务之间的适应。通过模拟实验在机器人操纵领域执行四个具有挑战性的传输任务，全面地证明了差分传输的
PDF9 months ago
oBERTa: 通过改进初始化、蒸馏和修剪机制提高稀疏转移学习的效果
这篇论文介绍了 oBERTa 语言模型的范围，它是一组易于使用的语言模型，允许自然语言处理从业者在不具备模型压缩专业知识的情况下获得 3.8 到 24.3 倍更快的模型，oBERTa 扩展了现有的剪枝、知识蒸馏和量化工作，并利用了冻结嵌入以
PDFa year ago
EMNLP使用抽象意义表示对多语言句子嵌入进行改进
本研究提出了一种新方法，使用抽象意义表示（AMR）来改善现有的多语言句子嵌入。研究表明，使用 AMR 可以提高多语言句子嵌入在语义相似性和转移任务上的性能。
PDF2 years ago