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RepCali：通过潜在空间中的表示校准实现高效微调的预训练语言模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种校准方法（RepCali），有效解决了微调预训练语言模型时编码器与解码器输入差异的问题，显著提升了下游任务的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种校准方法（RepCali），解决了微调预训练语言模型时编码器与解码器输入差异的问题。
- RepCali通过在潜在空间中整合校准模块，有效提高了预训练语言模型的下游任务性能。
- 实验结果显示，RepCali在多任务上的表现优于传统微调基线。
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