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低标注预算约束下领域特定问答精调策略
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了不同QA数据集上的微调策略性能，发现传统的基于预训练语言模型和微调策略在低预算下次优。最佳策略是使用预训练语言模型与目标数据集和SQuAD数据集微调，性能优于标准策略2.28%至6.48%。对QA从业者在低预算下微调QA系统具有实用价值。
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关键要点
- 本研究分析了不同QA数据集上的微调策略性能。
- 传统的基于预训练语言模型和微调策略在低预算下是次优的。
- 最佳策略是使用预训练语言模型与目标数据集和SQuAD数据集微调。
- 该策略的性能优于标准策略2.28%至6.48%。
- 研究结果对QA从业者在低预算下微调QA系统具有实用价值。
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