Bilanz der Quelle: Chen und Kollegen deckten im Dezember 2022 zwei Fehler in der Vergleichsbasis sparsamer Verfahren auf: Der Entwicklungsdatensatz wurde gleichzeitig zum frühen Abbrechen und zur Ergebnisangabe genutzt, was zu Datenleckage führte, und statistische Signifikanz wurde selten berichtet. Über 12 Aufgaben aus GLUE und SuperGLUE zeigen, dass Adapter, Prefix-Tuning, LoRA und BitFit nur bei höchstens 1.000 Trainingsbeispielen überlegen sind.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von aclanthology.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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