MixedPEFT：混合PEFT实现无监督域适应
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MixedPEFT：混合PEFT实现无监督域适应
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AI 综述
Mohammed Rawhani 等作者提出 MixedPEFT，一种用于无监督域适应的参数高效方法：将可逆适配器与 LoRA 结合，在标注源域数据上优化分类目标、在无标注目标域数据上做掩码语言建模，训练中仅更新 7% 的模型参数。 在 MNLI 的 20 个域偏移测试上，该方法平均超过 UDapter 1.41 个百分点、全量微调的 DANN 1.26 个百分点、DSN 0.86 个百分点，作者称其刷新了参数高效无监督域适应的 SOTA。
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最新进展10月8日 12:00
MixedPEFT：混合多种 PEFT 方法与混合目标实现无监督域适应报道时间线
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10月8日
- arXiv cs.CLMixedPEFT：混合多种 PEFT 方法与混合目标实现无监督域适应
MixedPEFT 将可逆适配器与 LoRA 结合，在标注源域数据上优化分类、在无标注目标域数据上做掩码语言建模，仅更新 7% 模型参数。在 MNLI 的 20 个域偏移上，该方法平均超越 UDapter 1.41 个百分点、全量微调的 DANN 1.26 个百分点、DSN 0.86 个百分点，刷新参数高效无监督域适应的 SOTA。
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