Language-Induced Priors for Domain Adaptation: 利用语言诱导先验解决冷启动
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Language-Induced Priors for Domain Adaptation: 利用语言诱导先验解决冷启动
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报道摘要
针对领域自适应冷启动中的数据稀缺与负迁移问题，提出语言诱导先验（LIP）框架。该框架将目标领域的文本描述转化为选择模型，并从预训练大语言模型中学习偏好。 LIP 集成于期望最大化（EM）算法中识别源相关性，与任何可用似然的参数模型兼容。
摘自 arXiv · ML
最新进展10月30日 12:00
Language-Induced Priors for Domain Adaptation: 利用语言诱导先验解决冷启动负迁移报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv · MLLanguage-Induced Priors for Domain Adaptation: 利用语言诱导先验解决冷启动负迁移
针对领域自适应冷启动中的数据稀缺与负迁移问题，提出语言诱导先验（LIP）框架。该框架将目标领域的文本描述转化为选择模型，并从预训练大语言模型中学习偏好。 LIP 集成于期望最大化（EM）算法中识别源相关性，与任何可用似然的参数模型兼容。
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