BriefGPT - AI 论文速递
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通过上下文一次性演示实现适应性跨语言文本分类
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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IC-XLT提高mT5模型的跨语言能力，超过基于提示的模型在零和少样本情景中的表现。当源语言数据有限时，IC-XLT的微调框架与基于提示的微调具有相当的性能。
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关键要点
- 通过IC-XLT提高mT5模型的跨语言能力。
- IC-XLT在零和少样本情景中超过基于提示的模型表现。
- IC-XLT的微调框架在源语言数据有限时表现良好。
- IC-XLT通过训练模型学习上下文示例来适应目标语言。
- 在推断时，通过在目标语言中预置一次性上下文演示来提高性能。
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