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高效多任务提示调优的动态任务向量分组
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出动态任务向量分组（DTVG）方法，解决了多任务提示调优在转移学习中任务相似性细化不足的问题，显著减少了负迁移，并在26个NLP数据集上取得了优异的性能。
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关键要点
- 本研究提出动态任务向量分组（DTVG）方法。
- 解决了多任务提示调优在转移学习中任务相似性细化不足的问题。
- 显著减少了负迁移现象。
- 在26个NLP数据集上取得了优异的性能。
- 首次结合目标相似性和知识一致性动态优化源任务组合。
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