下图是 in-context learning (左边一列)和一般 fine-tuning (右边一列)的区别,in-context learning 不产生梯度、不会更新模型参数,而 fine-tuning 会产生梯度、更新模型参数。 需要注意区分 in-context learning 中可以有 Zero-Shot、One-Shot 和 Few-Shot 的 Setting,但和 Zero-Shot learning、One-Shot learnin...
Exploring Effective Few-Shot In-Context Learning for LLMs with In-Context Sampling 论文速读 高姿态 刚入AI坑,喜欢学习,喜欢钓鱼,喜欢运动健身。研究背景 背景介绍: 这篇文章的研究背景是现有的大多数工作集中在如何在一个单一的提示输入中选择更好的数据样本(即上下文学习或ICL),而没有考虑 设计和利用多个提示...
Flamingo 的技术创新点很多,图文交错数据训练、multimodal few-shot / in-context learning、Perceiver Resampler、gated xattn dense 等。特别是图文交错数据实现了多模态的 few-shot / in-context learning。是很有价值的一篇多模态语言模型的工作。在 LLM 时代,也有很多多模态大模型会参考 resampler 的结构设计。
少量样本学习(Few-Shot Learning)和零样本学习(Zero-Shot Learning)是近些年来在机器学习领域中备受关注的研究方向。这些方法的出现为解决某些特定问题提供了全新的视角,尤其是在数据稀缺的场景下。这两种学习方法的核心思想是,在不需要大量标注数据的情况下,依然能够训练出高效且表现优异的模型。这种能力在实际应用中具有...
本文讲解小样本学习(Few-Shot Learning)基本概念及基本思路,孪生网络(Siamese Network)基本原理及训练方法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(二)讲解小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(三)使用飞桨(PaddlePaddle)基于paddle.vision.datasets.Flowers数据集实践小样本学习问题的...
Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在 meta testing 阶段,面对全新的类别,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。 形式化来说,few-shot 的训练集中...
论文一:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 这篇论文的主体结构是孪生网络(Siamese Network),之前的一片博客有专门介绍过孪生网络,详情见孪生网络(Siamese Network)在句子语义相似度计算中的应用。这一篇介绍下孪生网络在one-shot learning中的应用。
零样本学习(Zero-Shot Learning)是一种能够在没有任何样本的情况下学习新类别的方法。通常情况下,模型只能识别它在训练集中见过的类别。但通过零样本学习,模型能够利用一些辅助信息来进行推理,并推广到从未见过的类别上。这些辅助信息可以是关于类别的语义描述、属性或其他先验知识。
Meta Learning元学习和Few-Shot Learning 一、Meta Learning Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning),Meta学习算法能够依据自己表现的反馈信号及时地不断的调整其结构和参数空间, 使得模型能够在新环境中通过累计经验提升表现性能,举个例子就是,机器之前学习了100个task,之后机器学习第...
Few-shot Learning(少样本学习)是Meta Learning(元学习)中的一个实例[1],所以在了解什么是Few-shot Learning之前有必要对Meta Learning有一个简单的认识。不过在了解什么是Meta Learning之前还是要了解一下什么是Meta。因此,阅读本文后你将对如下知识有一个初步的了解。