方法上来说也不复杂,主要是先用类似于 BERT 一类较小点的模型过一下数据,产生 embedding,然后把句子上的 embedding 做评价,然后再做 L2 归一化。接下来,Kmeans 聚类,外加 KCentergreedy (一种 coreset sampling 的方法)采样代表性样本,得到最后的小样本数据集。 最后的效果如下: 这里的 ablation study 可以看出...
有了“大模型+小样本”的解法思路后，我们再去做机器学习模型会是什么样？首先，标注少量训练数据，形成一个小数据样本，然后从我们的模型库选择一个合适的大模型，在大模型的基础上使用小数据样本进行训练，再标注少量生产数据用于评测。评测后调整好模型中的问题再进行改进。比起传统机器学习模型，节约了大量数据标注...
比如腾讯安全具有丰富的黑灰产对抗经验，沉淀跨业务场景的多模态风控知识库，并覆盖不同业务场景的模型，特征和标签等，可以对金融机构通过Prompt方式所提供的无标签样本或小样本进行知识抽取，与多模态知识库做知识融合，再通过强化学习对生成式样本做模型训练，令KS值（Kolmogorov-Smirnov，评估模型效果的一种指标）相比...
将这样的大模型运用到新的具体应用场景完成图像分类或是物体检测的问题,只需要小规模的样本,也能快速得到好结果。 这就是“大模型”和“小样本”的含义。 有了“大模型+小样本”的解法思路后,我们再去做机器学习模型会是什么样? 首先,标注少量训练数据,形成一个小数据样本,然后从我们的模型库选择一个合适的大模...
小样本能让大模型变得更聪明更灵活。比如说,遇到一个特别特殊的情况,大模型可能有点不知所措,这时候几个小样本出现,就像在它耳边悄悄说:“别慌,看这里!” 一下子就让大模型明白该怎么做。 它还能提高大模型的效率呢。就好像大模型在走一条长长的路,小样本就是路上的小标记,让它少走弯路,更快到达目的地。
第一财经了解到，该模型采取“数据＋知识”双轮驱动的“小样本学习”模式并结合了大模型的强推理能力。但相较于科技企业、医疗AI公司和互联网医疗企业，这些大医院的研发投入更为谨慎，通常从单模型、单病种或特色病种入手。“行业大模型研发是个循序渐进的过程，目前在医疗影像诊断等领域，AI诊断的成熟度和准确性之...
“若能在小样本基础上成功提炼出一个行之有效的风控模型,将很大程度解决中小银行大模型开发人员少,资金预算低,缺乏足够样本开展风控建模等瓶颈。”这位农商行风控部门主管向记者指出。此外,第三方金融风控大模型若能加快银行风控模型迭代步伐,就能更快应对黑灰产组织的新型欺诈攻击。
预训练大模型:在大型数据集上预训练一个高效的模型,然后将其应用到小样本集上。 迁移学习:将预训练的模型在相关任务上进行微调,以适应小样本集的特点。 元学习:通过学习如何学习的过程,在小样本集上构建高效的模型。 这些方法的联系在于,它们都涉及到在大型数据集上训练一个高效的模型,然后将其应用于小样本集。
本文将重点介绍小样本学习的的主要技术和策略,并分析其中的重点词汇或短语。 一、模型微调 模型微调是指在使用少量样本数据对已有模型进行调优,以提高模型的预测精度。在模型微调中,首先使用大量无标签数据进行预训练,以获得一个较为稳定的模型。然后,使用少量标签数据对模型进行微调,以实现模型的最终优化。模型微调的...