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#T-Few
T-Few: 高效的少样本参数微调方法
2 个月前
T-Few是一种基于T0模型的简单有效的少样本参数微调方法,能在无需特定任务调整的情况下应用于新任务,并在RAFT基准测试中取得了超越人类水平的性能。
T-Few
参数高效微调
少样本学习
自然语言处理
预训练语言模型
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
t-few
t-few项目提出一种少样本参数高效微调方法,在多个NLP任务中表现优于GPT-3的上下文学习。项目开源代码包含环境配置、实验运行等功能,并在RAFT基准测试中达到领先水平。这为NLP领域少样本学习提供了高效且低成本的解决方案,研究人员可基于此进行深入研究。
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