即時学習は、さまざまな下流タスク向けに CLIP などの基本モデルを微調整するための効率的な代替手段として登場しました。従来、タスク固有の目標、つまりクロスエントロピー損失を使用してトレーニングされ

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/14 11:44

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739298235611459173/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.06948v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.06948v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.06948v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">自己調整プロンプト: 忘れることなく基礎的なモデルを適応させる</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/trajectory">trajectory</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adaptation">adaptation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 即時学習は、さまざまな下流タスク向けに CLIP などの基本モデルを微調整するための効率的な代替手段として登場しました。従来、タスク固有の目標、つまりクロスエントロピー損失を使用してトレーニングされ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230714#bookmark-4739298235611459173"><span class="datetime-body">2023/07/14 11:44</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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