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恢复生成模型的预 Fine-Tuning 权重
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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
本论文提出了基于信任区域理论的简化和高效的fine-tuning方法，用参数化噪音代替了对抗目标，减少表示更改。实验证明，该方法在多种任务上效果优秀且速度更快，表示的泛化性也更稳定。
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关键要点
- 提出了一种基于信任区域理论的简化和高效的fine-tuning方法。
- 用参数化噪音代替了以前使用的对抗目标，减少表示更改。
- 引入了一种新的分析方法以解决fine-tuning时的表示崩溃问题。
- 实验证明该方法在多种任务上效果优秀且速度更快。
- 表示的泛化性更稳定。
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