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Train More Parameters, But Mind Their Placement: Insights into Language Adaptation with PEFT
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了小型语言模型在中等资源语言中的适应性，特别是如何有效利用语言特定知识。通过冰岛语的案例研究，提出在前馈层和瓶颈适配器中使用LoRA以增加可训练参数，从而显著提升语言适应性能，尤其在0-shot摘要任务中表现优异。
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关键要点
- 本研究探讨小型语言模型在中等资源语言中的适应性问题，特别是如何有效利用语言特定知识。
- 通过冰岛语的案例研究，提出了一种利用特殊无结构文本语料库的方法。
- 在前馈层和瓶颈适配器中使用LoRA可以增加可训练参数，从而显著改善语言适应性能。
- 在0-shot摘要任务中，该方法表现尤为出色。
- 这项研究为小型语言模型在处理长上下文方面提供了更好的解决方案。
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