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预训练模型是深度学习架构，已经过训练以执行大量数据上的特定任务（例如，识别图片中的分类问题）。这种训练不容易执行，并且通常需要大量资源，超出许多可用于深度学习模型的人可用的资源。
Learning Sample Difficulty from Pre-trained Models for Reliable Prediction
Arxiv
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Domain-specific Continued Pretraining of Language Models for Capturing Long Context in Mental Health
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月20日
DyLoRA: Parameter Efficient Tuning of Pre-trained Models using Dynamic Search-Free Low-Rank Adaptation
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月19日
Multi-domain Learning for Updating Face Anti-spoofing Models
Arxiv
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SikuGPT: A Generative Pre-trained Model for Intelligent Information Processing of Ancient Texts from the Perspective of Digital Humanities
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月16日
VALOR: Vision-Audio-Language Omni-Perception Pretraining Model and Dataset
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月17日
TabRet: Pre-training Transformer-based Tabular Models for Unseen Columns
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0+阅读 · 2023年4月16日
A Comprehensive Evaluation of the Copy Mechanism for Natural Language to SPARQL Query Generation
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Evaluation of Social Biases in Recent Large Pre-Trained Models
Arxiv
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Instance-aware Dynamic Prompt Tuning for Pre-trained Point Cloud Models
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1+阅读 · 2023年4月14日
Improving Semantic Matching through Dependency-Enhanced Pre-trained Model with Adaptive Fusion
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月14日
Momentum Contrastive Pre-training for Question Answering
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FlexMoE: Scaling Large-scale Sparse Pre-trained Model Training via Dynamic Device Placement
Arxiv
1+阅读 · 2023年4月8日
Deep Generative Modeling on Limited Data with Regularization by Nontransferable Pre-trained Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月10日
M-SpeechCLIP: Leveraging Large-Scale, Pre-Trained Models for Multilingual Speech to Image Retrieval
Arxiv
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