code:https://github.com/IBM/zero-shot-classification-boost-with-self-training 这篇文章出来的时候,ChatGPT 还没火出圈,所以它走的还是传统优化路线。 a. 基座分类模型 文本为 NLI(Natural Language Inference) 式的 zero-shot(推荐 huggingface 的 xlm-roberta-large-xnli,支持中文)。本质上,这是一种迁移学习...
《Finetuned Language Models are Zero-shot Learners》 论文地址: https://arxiv.org/abs/2109.01652一、简介 大语言模型(例如GPT-3)已经展现出了非常好的few-shot learning的能力。然而,在zero-shot learning…
可以把 one-shot 理解为用 1 条数据 finetune 模型。在人脸识别场景里,one-shot 很常见。 zero-shot 与 few-shot,回到 NLP 场景。用 wikipedia、新闻等,训练一个 GPT 模型,直接拿来做对话任务,这个就是zero-shot。然后,发现胡说八道有点多,找了一些人标注了少量优质数据喂进去,这就是few-shot。 chatGPT ...
虽然ChatGPT 光通过 zero-shot 零样本的能力就已经很强大了,但如果你的任务需求比较复杂,直接使用 Zero-shot 不一定能满足需求。 这时候就应该使用 few-shot 少量样本提示,相当于在 Prompt 中给问题提供一个 Context 上下文,在上下文里面给模型提供示例,这个示例的作用并不是让模型去学习,因为光靠几个示例是完全不...
斯坦福大学几位研究者在论文《DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature》中,证明了从 LLM 中采样的文本倾向于占据模型对数概率函数的负曲率区域。利用这一观察结果,他们定义了一个基于曲率的新标准,来...
图1 不同参数规模语言模型zero-shot效果对比 正如上面GPT3论文中的对比图所示，zero-shot极度依赖于大语言模型（LLM），可以说从GPT3开始的语言模型的发展，已经与缺乏资源的普通人无关了，自然语言处理的发展已经全面进入了超大语言模型时代，但这并不影响我们去理解和借鉴其思想。ChatGPT也正是依赖于一个大规模的...
为了验证Visual ChatGPT的能力,他们还进行了大量零次试验(zero-shot experiments)。 结果如开头所示,Visual ChatGPT具备很强的图像理解能力。 可以一直按照人的需求不断生成、修改图片。 当然,研究人员也提到了这项工作目前还存在一些局限性。 比如生成结果的质量,主要取决于视觉模型的性能。
DetectGPT的检测效果比现有的零样本(zero-shot)方法更好,特别是将20B参数GPT-NeoX生成的假新闻的检测率从0.81 AUROC提高到了0.95 AUROC。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2301.11305 我们可以观察到,机器生成的文本(左)有位于对数负曲率区域的趋势,而附近的样本平均具有较低的模型对数概率。
DetectGPT的检测效果比现有的零样本(zero-shot)方法更好,特别是将20B参数GPT-NeoX生成的假新闻的检测率从0.81 AUROC提高到了0.95 AUROC。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2301.11305 我们可以观察到,机器生成的文本(左)有位于对数负曲率区域的趋势,而附近的样本平均具有较低的模型对数概率。
ChatGPT在few-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能，让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。预训练基础模型（Pretrained Foundation Models, PFM）被认为是不同数据模式下各种下游任务的基础，即基于大规模数据，对 BERT、 GPT-3、 MAE、 DALLE-E 和 ChatGPT 等预训练基础模型进行训练，为下游应用提供...