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Dynamic Task Vector Grouping for Efficient Multi-Task Prompt Tuning

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种动态任务向量分组（DTVG）方法，旨在解决多任务提示调优中任务相似性细化不足的问题。该方法结合目标相似性和知识一致性，优化源任务组合，显著减少负迁移现象，并在26个NLP数据集上取得了先进的性能。

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标签

NLP数据集 prompt vector 任务相似性 动态任务向量分组 多任务提示调优 负迁移
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