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参数高效的迁移学习

Dynamic Adapter Meets Prompt Tuning开源项目 – 高效的迁移学习方法
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该项目实现了一种参数高效的迁移学习方法，专注于点云分析，通过结合动态适配器和提示调优来提升模型在特定任务上的表现。
Gradientj官网 – 开启大语言模型的NLP应用之门
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GradientJ旨在使NLP应用更易获取，提供创建、微调和管理NLP应用的综合解决方案，充分利用大语言模型的能力。
AdaTest开源项目 – 自适应测试自然语言模型缺陷
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AdaTest 是一个用于自适应测试的工具，旨在发现并修复自然语言机器学习模型中的缺陷，支持多种语言模型并提供自动化缺陷修复建议。
Classy-Fire开源项目 – 多类文本分类的预训练方法
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Classy-Fire是一个基于Azure OpenAI的LLM API的预训练多类文本分类方法，采用巧妙的参数微调和提示设计，能够高效地处理各种文本分类任务。
RoRF开源项目 – 基于随机森林的智能模型路由框架
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RoRF路由森林是一个基于随机森林的模型路由框架，能够通过智能选择不同模型来降低成本，同时保持或提升性能，特别适用于大规模语言模型（LLM）.
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