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实体 Data Distillation

Data Distillation

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  1. RESEARCH · CL_128354 ·

    新框架增强表格基础模型的迁移学习能力

    研究人员引入了一个名为上下文约束迁移学习（通过锚定和蒸馏）的新框架（TL-ANDI），以提高表格基础模型（TFMs）的迁移学习能力。该方法解决了严格的上下文大小约束和对分布变化的敏感性等限制。TL-ANDI使用预算约束的最优传输问题来创建紧凑的源上下文，然后通过蒸馏标签进行增强，并使用目标数据进行校准。