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HiDe-PET：利用分层分解实现参数高效调节的持续学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过分解软提示和使用不同的学习率进行优化，提出了分解提示调优（DePT）。在23个NLP和VL任务上的实验中，证明了DePT在某些情景下优于最先进的微调方法。研究还发现DePT在模型规模增大时更高效，并适用于少样本学习和各种模型架构和规模。
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关键要点
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提出了分解提示调优（DePT）方法。
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DePT通过将软提示分解为较短的软提示和低秩矩阵进行优化。
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在23个自然语言处理（NLP）和视觉语言（VL）任务上进行实验。
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DePT在某些情景下优于最先进的微调方法，包括完全微调基线。
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DePT在模型规模增大时表现更高效。
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DePT适用于少样本学习和各种模型架构和规模。
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