中新网上海3月14日电 (记者 陈静)在大模型时代，能否运用小样本学习的方式，即用少量语言数据对大模型进行调优？对此，复旦大学计算机学院教授、博士生导师黄萱菁14日对记者表示，在写指令时，应仔细构造指令，同时学习自动构造指令，尽可能提取出语言模型的知识能力；在上下文学习或者情景学习中，通过少量例子让大模型...
可以观察到one-shot和few-shot的性能优于真正的zero-shot设置的性能,基于这一想象,作者认为语言模型可以被理解为是一个元学习器(meta-learner),它将慢速的外循环基于梯度下降的学习与快速的“上下文内”学习相结合。这里的“外循环梯度下降学习”指的是模型在训练过程中通过大量数据进行梯度下降优化的过程,也就是模型...
可以观察到one-shot和few-shot的性能优于真正的zero-shot设置的性能,基于这一想象,作者认为语言模型可以被理解为是一个元学习器(meta-learner),它将慢速的外循环基于梯度下降的学习与快速的“上下文内”学习相结合。这里的“外循环梯度下降学习”指的是模型在训练过程中通过大量数据进行梯度下降优化的过程,也就是模型...
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在此背景下,上海交通大学自然科学研究院/物理天文学院/张江高研院/药学院洪亮教授课题组,联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀,开发了一种针对蛋白质语言模型的小样本学习方法,能够在使用极少数湿实验数据的情况下大幅提升传统蛋白质语言模型的突变效果预测性能,在实际应用中显示出了巨大的潜力。 在「Meet AI4S」系列...
「Meet AI4S」系列直播第三期将于 9 月 25 日开播,HyperAI超神经邀请到了上海交通大学博士后周子宜,他将为大家分享蛋白质语言模型的小样本学习方法。 预训练蛋白质语言模型 (PLMs) 能够以无监督的方式学习数百万蛋白质中氨基酸序列的分布特征,在揭示蛋白质序列与其功能之间的隐含关系方面显示出了巨大的潜力。
预训练蛋白质语言模型 (PLMs) 能够以无监督的方式学习数百万蛋白质中氨基酸序列的分布特征,在揭示蛋白质序列与其功能之间的隐含关系方面显示出了巨大的潜力。 在此背景下,上海交通大学自然科学研究院/物理天文学院/张江高研院/药学院洪亮教授课题组,联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀,开发了一种针对蛋白质语言模型...
蛋白质语言模型 (PLM) 在蛋白质功能预测方面取得了突破,然而其往往需要大量实验数据微调才能达到较高的精度。本次介绍一种针对 PLM 的小样本学习方法,能在只使用数十个训练样本的情况下显著提升 PLM 的突变效果预测性能。 论文回顾 HyperAI超神经此前曾解读分享了周子宜博士为第一作者的研究论文「Enhancing efficiency...
尽管语言大模型在小样本学习中具备一定的优势,但也面临一些挑战和限制。首先,大模型通常需要大量的计算资源和存储空间,限制了其在资源受限环境下的应用。此外,对于某些特定的领域或任务,大模型可能并不是最佳选择,因为它们可能过于复杂,导致训练时间过长或过拟合的风险增加。因此,在实际应用中需要根据具体情况权衡利弊,...
Cross-modal adaptation先进的实验结果证明了CLIP这一类的多模态模型的最优微调范式一定要利用跨模态的信息,这一点和单模态微调(例如prompting和adapter之于大语言模型)有显著的区别。我们认为文本模态对于小样本泛化任务有非常明显的帮助,因此后续工作应当着重研究如何利用更多的文本信息来提升图像分类的效果。