RESEARCHarXiv CS.CL·hace 26d
PEML: Parameter-efficient Multi-Task Learning with Optimized Continuous Prompts
El artículo presenta PEML, un método para el aprendizaje multi-tarea eficiente en parámetros con prompts continuos optimizados para Grandes Modelos de Lenguaje. Aborda las deficiencias de los métodos PEFT existentes como LoRA y Prefix Tuning, permitiendo un ajuste fino más eficiente para múltiples tareas y facilitando la consolidación de recursos.
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