LAET：事前学習済み言語モデル向け適応型アンサンブルチューニングフレームワーク

この記事は、事前学習済み言語モデルの性能を向上させる新しいフレームワーク、LAETを紹介している可能性が高いです。 この研究は、層ごとの適応型アンサンブルチューニングに焦点を当てており、より効率的で正確なモデル適応につながる可能性があります。

• •LAETは、事前学習済み言語モデルのファインチューニング用に設計された新しいフレームワークです。
• •このフレームワークは、層ごとの適応型アンサンブルチューニングを採用しています。
• •この研究はArXivに公開されており、査読が保留中であるか、完了していることを示唆しています。