Choice of PEFT Technique in Continual Learning: Prompt Tuning is Not All You Need
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wistuba, Martin, Sivaprasad, Prabhu Teja, Balles, Lukas, Zappella, Giovanni |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
CoRet: Improved Retriever for Code Editing
von: Fehr, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fehr, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hyperband-based Bayesian Optimization for Black-box Prompt Selection
von: Schneider, Lennart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schneider, Lennart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
All You Need is One: Capsule Prompt Tuning with a Single Vector
von: Liu, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Attention is All You Need Until You Need Retention
von: Yaslioglu, M. Murat
Veröffentlicht: (2025)
von: Yaslioglu, M. Murat
Veröffentlicht: (2025)
Context is All You Need
von: Delanois, Jean Erik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Delanois, Jean Erik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploitation Is All You Need... for Exploration
von: Rentschler, Micah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rentschler, Micah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Magnitude Is All You Need? Rethinking Phase in Quantum Encoding of Complex SAR Data
von: Gunasekar, Sakthi Prabhu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gunasekar, Sakthi Prabhu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hierarchical Autoregressive Transformers: Combining Byte- and Word-Level Processing for Robust, Adaptable Language Models
von: Neitemeier, Pit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Neitemeier, Pit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
All You Need Is Synthetic Task Augmentation
von: Godin, Guillaume
Veröffentlicht: (2025)
von: Godin, Guillaume
Veröffentlicht: (2025)
Element-wise Attention Is All You Need
von: Feng, Guoxin
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Guoxin
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Deep Learning Board: Training Feedback Is Not All You Need
von: Gong, Lina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gong, Lina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
No More Adam: Learning Rate Scaling at Initialization is All You Need
von: Xu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Extra RMSNorm is All You Need for Fine Tuning to 1.58 Bits
von: Steinmetz, Cody, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Steinmetz, Cody, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transduction is All You Need for Structured Data Workflows
von: Gliozzo, Alfio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gliozzo, Alfio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Is Exploration All You Need? Effective Exploration Characteristics for Transfer in Reinforcement Learning
von: Balloch, Jonathan C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Balloch, Jonathan C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
More Agents Is All You Need
von: Li, Junyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Junyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cooperation Is All You Need
von: Adeel, Ahsan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Adeel, Ahsan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
OffSeeker: Online Reinforcement Learning Is Not All You Need for Deep Research Agents
von: Zhou, Yuhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Yuhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HDL-GPT: High-Quality HDL is All You Need
von: Kumar, Bhuvnesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kumar, Bhuvnesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Capabilities Ain't All You Need: Measuring Propensities in AI
von: Romero-Alvarado, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Romero-Alvarado, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Is Diversity All You Need for Scalable Robotic Manipulation?
von: Shi, Modi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Modi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning
von: Harmel, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Harmel, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Hedging Is Not All You Need: A Simple Baseline for Online Learning Under Haphazard Inputs
von: Buckchash, Himanshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Buckchash, Himanshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
You Don't Need Prompt Engineering Anymore: The Prompting Inversion
von: Khan, Imran
Veröffentlicht: (2025)
von: Khan, Imran
Veröffentlicht: (2025)
No-Regret Learning Under Adversarial Resource Constraints: A Spending Plan Is All You Need!
von: Stradi, Francesco Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Stradi, Francesco Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tensor Product Attention Is All You Need
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Confidence Is All You Need for MI Attacks
von: Sinha, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sinha, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Attention Smoothing Is All You Need For Unlearning
von: Zade, Saleh Zare, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zade, Saleh Zare, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Cross-Entropy Is All You Need To Invert the Data Generating Process
von: Reizinger, Patrik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Reizinger, Patrik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TransMLA: Multi-Head Latent Attention Is All You Need
von: Meng, Fanxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Meng, Fanxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Context-Selective State Space Models: Feedback is All You Need
von: Zattra, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zattra, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Is Behavior Cloning All You Need? Understanding Horizon in Imitation Learning
von: Foster, Dylan J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Foster, Dylan J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
AutoPEFT: Automatic Configuration Search for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhou, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Easy Samples Are All You Need: Self-Evolving LLMs via Data-Efficient Reinforcement Learning
von: Yu, Zhiyin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Zhiyin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dying Clusters Is All You Need -- Deep Clustering With an Unknown Number of Clusters
von: Leiber, Collin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Leiber, Collin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Residual Stream Is All You Need: On the Redundancy of the KV Cache in Transformer Inference
von: Qasim, Kaleem Ullah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Qasim, Kaleem Ullah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Proprioception Is All You Need: Terrain Classification for Boreal Forests
von: LaRocque, Damien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: LaRocque, Damien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Eigenpruning: an Interpretability-Inspired PEFT Method
von: Vergara-Browne, Tomás, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vergara-Browne, Tomás, et al.
Veröffentlicht: (2024)
One Masked Model is All You Need for Sensor Fault Detection, Isolation and Accommodation
von: Fu, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fu, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Procedural Memory Is Not All You Need: Bridging Cognitive Gaps in LLM-Based Agents
von: Wheeler, Schaun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wheeler, Schaun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
CoRet: Improved Retriever for Code Editing
von: Fehr, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Hyperband-based Bayesian Optimization for Black-box Prompt Selection
von: Schneider, Lennart, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
All You Need is One: Capsule Prompt Tuning with a Single Vector
von: Liu, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Attention is All You Need Until You Need Retention
von: Yaslioglu, M. Murat
Veröffentlicht: (2025) -
Context is All You Need
von: Delanois, Jean Erik, et al.
Veröffentlicht: (2026)