JUAGE公司在S公司相对长度单位E类val-2023任务10：参数有效分类

杰弗里·索伦森,卡特琳娜·科尔尔,约翰·帕夫洛普洛斯,凯特琳·托马内克,尼图姆·塞恩,卢卡斯·狄克逊,莱奥·劳吉尔

摘要
使用预训练语言模型实现少量到少量训练数据的分类器是一个活跃的研究领域。使用参数有效调整的工程方法，扩展了大型语言模型从少量示例中进行泛化和生成强分类器的能力。使用在线性别歧视可解释检测（EDOS）训练数据和少量可训练权重来创建一个调整的提示向量，为该任务建立了一个竞争模型，该模型在子任务B中排名第一。
选集ID：
2023.学期-1.166
体积：
第17届语义评估国际研讨会会议记录（SemEval-2023）
月份：
七月
年份：
2023
地址：
加拿大多伦多
编辑：
Atul Kr.Ojha公司,A.塞萨·多奥鲁兹,乔瓦尼·达·圣马蒂诺,哈里什·塔亚尔·马达布西,Ritesh Kumar公司,伊丽莎·萨托里
地点：
SemEval公司
SIG公司：
SIGLEX公司
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
1195–1203
语言：
网址：
https://aclantology.org/2023.semeval-1.166
内政部：
10.18653/v1/2023.学期-1.166
比比键：
引用（ACL）：
杰弗里·索伦森（Jeffrey Sorensen）、卡特琳娜·科尔雷（Katerina Korre）、约翰·巴夫洛普洛斯（John Pavlopoulos）、凯特琳·托马内克（Katrin Tomanek）、尼图姆·塞恩（Nithum Thain）、卢卡斯·迪克森（Lucas Dix。2023评估SemEval-2023任务10：参数有效分类.英寸第17届语义评估国际研讨会会议记录（SemEval-2023），第1195-1203页，加拿大多伦多。计算语言学协会。
引用（非正式）：
评估SemEval-2023任务10：参数有效分类（Sorensen等人，SemEval 2023）
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视频：
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