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Portable Reward Tuning: Achieving Reusable Fine-tuning Across Different Pre-trained Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出“可移植的奖励调优”（PRT）原则，以解决基础模型因知识过时而需频繁微调的问题。实验结果表明，基于PRT的模型在视觉和语言任务上具有与现有方法相当的准确性，同时降低了推理成本。

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标签

models 可移植的奖励调优 基础模型 推理成本 视觉任务 语言任务
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