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FISH 基于数据导向的动态微调参数选择策略
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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
通过比较Few-shot in-context learning和Parameter-efficient fine-tuning的方法，研究证明PEFT具有更好的精度和低计算成本。提出了一种名为(IA)$^3$的新的PEFT方法，并提出了一个基于T0模型的简单配方T-Few，可应用于新任务。在RAF基准测试中验证了T-Few的有效性，超越了现有技术6%。
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关键要点
- 比较了 Few-shot in-context learning 和 Parameter-efficient fine-tuning 方法。
- 研究证明 PEFT 具有更好的精度和低计算成本。
- 提出了一种新的 PEFT 方法，名为 (IA)$^3$。
- 提出了基于 T0 模型的简单配方 T-Few，可应用于新任务。
- 在 RAF 基准测试中验证了 T-Few 的有效性，超越了现有技术 6%。
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