4.跨詞匯習慣
表｜跨模型常識搬遷作用明顯
上表展現(xiàn)了 Memory Decoder 在不同 tokenizer 和模型架構(gòu)下的泛化才能 。DAPT 需求進行耗時的全參數(shù)練習
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然后消除數(shù)據(jù)存儲保護和 kNN 查找?guī)淼暮怂汩_支。證明了從單一架構(gòu)中習得的范疇常識可以高效搬遷至其他架構(gòu)，Memory Decoder 保存了檢索辦法的回想才能，明顯下降了布置本錢。kNN 散布經(jīng)過捕捉范疇內(nèi)合理連續(xù)的多樣性 ，使其在對功用和功率都至關(guān)重要的出產(chǎn)環(huán)境中具有共同價值
。