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语音的 PEFT: 揭示最佳部署、合并策略和集成技术
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究发现将PEFT方法插入到自监督学习模型的所有层中的集成学习方法表现更佳，通过协同融合不同的PEFT方法能够更有效地利用它们的独特学习能力。
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关键要点
- 研究发现将PEFT方法插入到自监督学习模型的所有层中能够提升性能。
- 通过协同融合不同的PEFT方法，可以更有效地利用它们的独特学习能力。
- 采用Differentiable Architecture Search (DARTS)进行比较，但DARTS未能超越基准方法的表现。
- 不同的PEFT方法以不同方式进行学习，这种差异解释了集成学习的优势。
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