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LinguAlchemy: 将语言类型学和地理元素融合实现未知语言泛化
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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
本文介绍了一种名为Mask-tuning的训练方法，通过将掩码语言建模（MLM）训练目标整合到微调过程中，提高了预训练语言模型（PLMs）的泛化能力。研究结果表明，Mask-tuning超越了当前最先进的技术，并增强了PLMs在离群数据集上的泛化能力，同时提高了它们在分布数据集上的性能。
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关键要点
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预训练语言模型 (PLMs) 的可重用性受到泛化问题的限制。
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离群/未知示例导致 PLMs 在评估时性能显著下降。
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提出了一种名为 Mask-tuning 的训练方法。
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Mask-tuning 将掩码语言建模 (MLM) 训练目标整合到微调过程中。
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Mask-tuning 提高了 PLMs 的泛化能力。
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实验证明 Mask-tuning 超越了当前最先进的技术。
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Mask-tuning 增强了 PLMs 在离群数据集上的泛化能力。
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Mask-tuning 提高了 PLMs 在分布数据集上的性能。
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研究结果表明 Mask-tuning 改善了 PLMs 在未知数据上的可重用性。
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Mask-tuning 使 PLMs 在实际应用中更加实用和有效。
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