AIにおける非対称転送：タスクと言語間のパラメータ効率の良いファインチューニング

このArXiv論文は、計算コストを削減し、強力な言語モデルへのアクセスを民主化するために不可欠な分野である、パラメータ効率の良いファインチューニング手法を探求しています。この研究は、異なるタスクと言語間でより効率的な知識共有を可能にする可能性のある非対称転送に焦点を当てています。

• •パラメータ効率の良いファインチューニング技術の使用を調査。
• •非対称転送に焦点を当て、効率的な知識共有の可能性を示唆。
• •AIモデルトレーニングにおけるリソース利用の最適化を目指す。