Tag: Large Language Model
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One Task Vector is not Enough: A Large-Scale Study for In-Context Learning
Published: at 11:28 AM
91.21 🤔本文通过大规模数据集 QUITEAFEW 研究上下文学习中任务向量的作用，发现其在中间层表现最佳但对复杂任务支持不足，提出复杂任务依赖多个子任务向量的分布式表示假设。
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Budget-Adaptive Adapter Tuning in Orthogonal Subspaces for Continual Learning in LLMs
Published: at 11:26 AM 90.65 🤔本文提出OA-Adapter，一种用于大型语言模型持续学习的新型参数高效方法，通过单阶段端到端训练结合动态预算分配与正交子空间学习，在标准基准上实现更高准确率并减少58.5%的参数使用。
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Contrastive Learning for Task-Independent SpeechLLM-Pretraining
Published: at 11:24 AM 88.40 🤔本文提出了一种基于对比学习的SpeechLLM任务无关预训练方法，通过对齐语音和文本表示，在低资源场景下显著提升了ASR、语音翻译和语音问答任务的性能，并超越了多个专门模型。
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Mixup Model Merge: Enhancing Model Merging Performance through Randomized Linear Interpolation
Published: at 11:27 AM 91.67 🤔本文提出Mixup Model Merge (M³) 方法，通过在参数空间中随机线性插值并利用Beta分布采样贡献比例，显著提升了大语言模型合并的性能、分布外鲁棒性和对抗鲁棒性。
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Improving the Language Understanding Capabilities of Large Language Models Using Reinforcement Learning
Published: at 11:24 AM 87.16 🤔本文通过将自然语言理解任务转化为强化学习问题，使用PPO算法微调中小规模LLMs，在GLUE和SuperGLUE基准上显著提升性能，超越监督微调和BERT-large，并展现出优于GPT-4o的零样本泛化能力。