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AdaMergeX: Cross-Lingual Transfer with Adaptive Adapter Merging


Core Concepts
言語モデルの適応アダプター統合を通じたクロスリンガル転送の効果的な手法を提案する。
Abstract
この論文では、新しいクロスリンガル転送手法であるAdaMergeXが提案されています。この手法は、ターゲット言語でのターゲットタスクの能力を「タスク能力」と「言語能力」に分割し、適応アダプター統合によってこれらをマージします。実験結果は、AdaMergeXがすべての設定で優れたパフォーマンスを発揮していることを示しています。
Stats
AdaMergeXは他のすべての設定で優れたパフォーマンスを発揮しています。 LoRAと(IA)3においても一貫した良好な結果が得られました。 AdaMergeXは従来のアダプター統合方法よりも優れた性能を示しています。
Quotes
"Based on this assumption, we propose a new cross-lingual transfer method called AdaMergeX that utilizes adaptive adapter merging." "Furthermore, we propose a structure-adaptive adapter merging method." "Our evaluation demonstrates that AdaMergeX consistently outperforms other state-of-the-art methods including model merging, prompting, and general adapter merging methods."

Key Insights Distilled From

by Yiran Zhao,W... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18913.pdf
AdaMergeX

Deeper Inquiries

異なるバックボーンモデルでAdaMergeXがどれだけ柔軟か検証されましたか?

研究では、Llama2という約70億のパラメータを持つモデルを主に使用していますが、他のバックボーンモデルでもAdaMergeXの普遍性を検証しました。具体的には、T5-baseと呼ばれるエンコーダーデコーダーモデルを使用しました。この実験結果では、Llama2やその他のバックボーンモデルにおいてもAdaMergeXが一貫して最良のパフォーマンスを示したことが確認されています。
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