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实体 Kun-Peng Ning

Kun-Peng Ning

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  1. TOOL · CL_44957 ·

    新的SoTU方法通过调优稀疏正交参数来增强持续学习

    研究人员推出了一种新颖的持续学习方法SoTU，该方法解决了预训练模型中的灾难性遗忘问题。与使用额外适配器或提示的现有方法不同，SoTU专注于合并从多个任务中学到的参数的稀疏正交性。该技术将来自不同领域的知识转化为正交的delta参数，从而在没有复杂分类器设计的情况下，为流式数据提供最佳特征表示。