ICLR 2022 | 减少跨语言表示差异,字节跳动AI Lab通过流形混合增强跨语言迁移
字节跳动人工智能实验室和加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的研究者提出了跨语言流形混合(X-Mixup)方法为目标语言提供 “折衷” 的表示,让模型自适应地校准表示差异。此方法不仅显著地减少了跨语言表示差异,同时有效地提升了跨语言迁移的效果。 来…
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字节跳动人工智能实验室和加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的研究者提出了跨语言流形混合(X-Mixup)方法为目标语言提供 “折衷” 的表示,让模型自适应地校准表示差异。此方法不仅显著地减少了跨语言表示差异,同时有效地提升了跨语言迁移的效果。 来…