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DeFT-X: Denoised Sparse Fine-Tuning for Zero-Shot Cross-Language Transfer
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法DeFT-X，旨在解决高资源语言模型在低资源语言迁移中的挑战。通过去噪处理改进稀疏微调策略，提升了情感分类和自然语言推理任务的效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法DeFT-X，旨在解决高资源语言模型在低资源语言迁移中的挑战。
- DeFT-X通过去噪处理改进稀疏微调策略。
- 该方法提升了情感分类和自然语言推理任务的效果。
- 研究表明，DeFT-X在极低资源语言的情感分类和自然语言推理任务中表现优于其他基线。
- DeFT-X有望提高低资源语言的任务适应能力。
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