BriefGPT - AI 论文速递
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使用任务适配器混合来提升小型语言模型的多任务学习能力
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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
本文研究了机器翻译中适配器的组成方法，提出了新的组合方式以解决缺失语言问题，实现跨语言转移，提高翻译效果。
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关键要点
- 研究机器翻译中适配器的组成方法。
- 旨在实现多领域和多语言的参数效率适配。
- 解决缺失语言问题，实现跨语言转移。
- 适配器通常由语言特定和领域特定的适配器组成。
- 简单组合适配器可能导致灾难性遗忘。
- 提出新的适配器组合方式以减轻遗忘问题。
- 最佳适配器组合方式在无场内数据的源语言上提高3-4BLEU。
- 在无场内数据的目标语言上结合反向翻译也有类似改进。
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