論文の概要: Dynamic Embeddings with Task-Oriented prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11117v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 20:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 00:53:00.459185
• Title: Dynamic Embeddings with Task-Oriented prompting
• Title（参考訳）: タスク指向プロンプトによる動的埋め込み
• Authors: Allmin Balloccu, Jack Zhang,
• Abstract要約: DETOTの構造は詳細であり、タスク固有の適応、継続的なフィードバックループ、過度な適合を防ぐメカニズムを強調している。 経験的評価は既存の方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Dynamic Embeddings with Task-Oriented prompting (DETOT), a novel approach aimed at improving the adaptability and efficiency of machine learning models by implementing a flexible embedding layer. Unlike traditional static embeddings [14], DETOT dynamically adjusts embeddings based on task-specific requirements and performance feedback, optimizing input data representation for individual tasks [4]. This method enhances both accuracy and computational performance by tailoring the representation layer to meet the unique needs of each task. The structure of DETOT is detailed, highlighting its task-specific adaptation, continuous feedback loop, and mechanisms for preventing overfitting. Empirical evaluations demonstrate its superiority over existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、フレキシブルな埋め込み層を実装することで機械学習モデルの適応性と効率を向上させることを目的とした新しいアプローチであるDETOT(Dynamic Embeddings with Task-Oriented prompting)を紹介する。 従来の静的な埋め込み(14)とは異なり、DETOTはタスク固有の要件とパフォーマンスフィードバックに基づいて埋め込みを動的に調整し、個々のタスクに対して入力データ表現を最適化します [4]。 この方法は、各タスクのユニークなニーズを満たすように表現層を調整することで、精度と計算性能を両立させる。 DETOTの構造は詳細であり、タスク固有の適応、継続的なフィードバックループ、過度な適合を防ぐメカニズムを強調している。 経験的評価は既存の方法よりも優れていることを示す。

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