MixedPEFT：混合PEFT做无监督域适应
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MixedPEFT：混合PEFT做无监督域适应
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AI 综述
Mohammed Rawhani 等作者发表论文提出 MixedPEFT：将可逆适配器与 LoRA 结合，在标注源域数据上优化分类、在无标注目标域数据上做掩码语言建模，训练中仅更新 7% 的模型参数。 论文称，在 MNLI 的 20 种域偏移上，MixedPEFT 平均比参数高效 SOTA UDapter 高 1.41 个百分点，比全量微调的 DANN 高 1.26 个百分点，比 DSN 高 0.86 个百分点。上述对比结果来自论文自述。
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最新进展10月8日 12:00
MixedPEFT：用混合目标组合多种 PEFT 方法实现无监督域适应报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.CLMixedPEFT：用混合目标组合多种 PEFT 方法实现无监督域适应
MixedPEFT 将可逆适配器与 LoRA 结合，在标注源域数据上优化分类、在无标注目标域数据上做掩码语言建模，仅更新 7% 的模型参数。在 MNLI 的 20 种域偏移上，该方法平均比参数高效 SOTA UDapter 高 1.41 个百分点，比全量微调的 DANN 高 1.26 个百分点，比 DSN 高 0.86 个百分点。
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