然后使用AdapterFusion组合N个适配器中的知识，将预训练参数Θ和全部的Adapter参数Φ固定，引入新的参数Ψ，使用N个下游任务的数据集训练，让AdapterFusion学习如何组合N个适配器解决特定任务。关于前缀/提示的设计，我们可以给模型若干的字词作为提示，比如我们想让模型生成“Obama”，那我们可以在其常见的搭配前加上上下文(例如，Barack)，那么LM就会把更高的可能性分配给

GPT和BERT作为两个重要的自然语言处理模型，在结构、预训练目标、上下文处理、适用领域和计算资源等方面存在显著差异。GPT适用于生成式任务，能够产生连贯的文本；BERT适用于判别式任务，能够提取丰富的语义信息。了解它们的特点和适用领域有助于选择适合的模型，并在不同的自然语言处理任务中取得良好的效果。随着领域的进一步研究和技术的发展，我们可以期待GPT和BERT等模型的不断演进和应用拓展，为自然语

然后使用AdapterFusion组合N个适配器中的知识，将预训练参数Θ和全部的Adapter参数Φ固定，引入新的参数Ψ，使用N个下游任务的数据集训练，让AdapterFusion学习如何组合N个适配器解决特定任务。关于前缀/提示的设计，我们可以给模型若干的字词作为提示，比如我们想让模型生成“Obama”，那我们可以在其常见的搭配前加上上下文(例如，Barack)，那么LM就会把更高的可能性分配给

然后使用AdapterFusion组合N个适配器中的知识，将预训练参数Θ和全部的Adapter参数Φ固定，引入新的参数Ψ，使用N个下游任务的数据集训练，让AdapterFusion学习如何组合N个适配器解决特定任务。关于前缀/提示的设计，我们可以给模型若干的字词作为提示，比如我们想让模型生成“Obama”，那我们可以在其常见的搭配前加上上下文(例如，Barack)，那么LM就会把更高的可能性分配给