Few-shot 学习与 One-shot 学习类似,指的是模型在看到少量(通常是几个而非一个,但远少于传统机器学习项目中使用的样本数量)示例后执行任务的能力。这种方法允许模型通过观察几个示例来更好地理解新任务或类别。在提示学习框架下,这意味着你会给模型提供几个相关问题及其答案作为示例,然后让它处理新问题。 小结:Zer...
本文在1、2和4-shot的设置下完成了PromptAD与最新方法之间的对比实验,这些实验包括了图像级别和像素级别的结果。此外,本文还比较了many-shot和full-shot方法,以展示PromptAD强大的few-shot性能。最后,本文进行了消融实验,以验证通过所提出的SC(语义串联)和EAM(显式异常边界)对提示学习改进的效果,并展示了不同CLIP变...
二分类/多分类任务在商品分类、网页分类、新闻分类、医疗文本分类等现实场景中有着广泛应用。现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调,因为下游任务和预训练任务训练目标不同,想要取得较好的分类效果往往需要大量标注数据,因此学界和业界开始研究如何在小样本学习(Few-shot Learning)场景下取得更好的学习效果。
Zero-shot学习和Few-shot学习是机器学习中的两种特殊场景,它们涉及到如何让模型在只有非常有限或没有标注数据的情况下进行学习和预测。 1. Zero-shot Learning(零样本学习) 定义: Zero-shot learning是指模型能够识别或预测从未在训练阶段见过的类别。这意味着模型必须能够推广到训练数据中未出现的类别。 1)工作原理:...
1)Many-Shot 多实例上下文学习,指提供多个(没有具体的标准)示例来辅助大模型理解 2)Few-Shot 提供少量示例,比如1-3个辅助大模型理解。 3)Zero-Shot 不提供示例,让模型直接回答问题。 这一部分也通常称为ICL(In-Context Learning)上下文学习。通常来讲Zero-Shot场景是对模型性能要求最高的,也是各家大模型的优化...
本文基于PVP,提出PET与iPET,但是关注点在利用半监督扩充自己的数据集,让最终模型学习很多样本,从而达到好效果。 PET: Pattern Exploiting Training ,是一种半监督学习方法,应用于 few-shot learning ,流程为: 1、训练PVP模型(prompt,supervised):对每一种 prompt pattern,使用单独的 PLM 在 ...
Prompt Learning(提示学习)则是一种最新的预训练模型范式,通过在预训练过程中提供特定任务的提示信息,来指导模型学习,帮助模型更好地利用任务的上下文信息,从而提高模型的性能,也使得模型可以在Few-shot、Zero-shot等低资源场景下保持良好的表现。 本期前瞻洞察从Prompt Learning预训练范式出发,讲述什么是Prompt、为什么...
对于few-shot learning,Refinement 简单很多,作者为每一个标签词赋了一个权重来学习。 上下文校准:标签词的先验概率有巨大差异。有些词就是很难被预测到,所以要正则化这些词的概率。 [3.4] 映射器的使用 平均:取标签词集合中,每个标签词的概率的平均,然后比大小。适用于零样本学习。
GPT-3 提出的 In-Context Learning,也有效证明了在 Zero-shot、Few-shot场景下,模型不需要任何参数,就能达到不错的效果,特别是近期很火的GPT3.5系列中的 ChatGPT。 Prompt Learning 的本质: 将所有下游任务统一成预训练任务;以特定的模板,将下游任务的数据转成自然语言形式,充分挖掘预训练模型本身的能力。
现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调,因为下游任务和预训练任务训练目标不同,想要取得较好的分类效果往往需要大量标注数据,因此学界和业界开始研究如何在小样本学习(Few-shot Learning)场景下取得更好的学习效果。 提示学习(Prompt Learning) 的主要思想是通过任务转换使得下游任务和预训练任务尽可能相似,...