Bilanz der Quelle: Neue Forschung zeigt, dass vortrainierte Sprachmodelle wie RoBERTa eine extrem niedrige intrinsische Dimension besitzen: Zufällige Projektionen auf nur 200 Parameter genügen, um 90 Prozent der vollen Leistung auf MRPC zu erreichen. Dies liefert die theoretische Grundlage dafür, warum Parameter-effizientes Fine-Tuning mit nur wenigen Prozent der Parameter funktioniert.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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