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Dynamic Task Vector Grouping for Efficient Multi-Task Prompt Tuning
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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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关键要点
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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。
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DTVG方法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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该方法显著减少了负迁移现象。
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在26个NLP数据集上，DTVG方法取得了先进的性能。
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