「アダプターフュージョン」とはどういう意味ですか？

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AdapterFusionは、機械学習モデル、特に自然言語処理のタスクで複数のアダプターモジュールを組み合わせるための方法だよ。これらのアダプターは、大きなモデルに追加して新しいタスクを学ばせるための小さなパーツなんだ。モデル全体を変えずに済むのがいいところ。

この技術は、特定のタスク用に設計された特別なレイヤーを使って、異なる事前学習済みのアダプターをつなげることで働くんだ。これにより、そのタスクでのパフォーマンスが向上することもあるけど、モデルが重くなったり複雑になったりして、トレーニングや使用のコストが増えることもある。

こうした課題があるにもかかわらず、いくつかの研究では、特定の状況では1つのアダプターだけの方がAdapterFusionよりも良いパフォーマンスを発揮することがあるって出てるんだ、特に少ない例から学ぶときにね。