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基于非独立同分布和不平衡数据的概率联邦提示调优
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内容提要
本研究提出了一种创新方法，将联邦学习与提示调优结合，以提高在非独立同分布和不平衡数据下的全模型调优效率。实验结果表明，该方法在处理数据异质性方面优于现有技术，具有重要的应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种创新方法，将联邦学习与提示调优结合。
- 该方法旨在提高在非独立同分布和不平衡数据下的全模型调优效率。
- 通过优化输入前缀的小集合，实现了对预训练模型行为的再编程。
- 实验结果表明，该方法在处理数据异质性方面优于现有技术。
- 该方法具有重要的实际应用价值。
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