BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-05T00:00:00Z 分割与合并：通过稀疏训练释放视觉适配器的潜力 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了混合稀疏适配器（MoSA）方法，通过实验证明在27个视觉任务上表现更好，适用于低资源和多任务设置。 🎯 关键要点 提出了混合稀疏适配器（MoSA）作为一种新颖的适配器调整方法。 MoSA 在27个视觉任务上进行了广泛的实验证明。 MoSA 始终比其他适配器调整方法和基准线方法表现更好。 在低资源和多任务设置中，MoSA 展现了令人满意的结果。 🏷️ 标签 MoSA 低资源 多任务 混合稀疏适配器 视觉任务 适配器 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
