few-shot learning,这里shot 有计量的意思,指少样本学习,机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习,对应的有one-shot learning, 一样本学习,也算样本少到为一的情况下的一种few-shot learning, 这里的少样本学习的研究领域与迁移学习有一大部分交集部分,即在源域有足够...
零样本和少样本NLP模型是转移学习的特例：其目标是在没有任何标记数据（用于零样本学习）的情况下进行预...
本文先介绍 Few-shot Learning 定义;由于最近几年 Few-shot Learning 在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域,所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展,详细介绍 Few-shot Learning 的三类典型方法及每种方法的代表性模型;接下来介绍在自然语言处理领域的研究进展以及我们对 metric-based 的方法进行系统总结后提...
最早是cv领域中应用后面迁移到nlp领域，我在诸多比赛和实际任务中基本都有提升，一般训练速度会慢两三倍...
nlp、大模型31 人赞同了该文章 目录 收起 一、背景 二、技术方案 1.few-shot 介绍 2.meta-learning介绍 三、实验 zero-shot 和 few-shot (Random labels 、gold labels) 对比 meta-learning random labels correct 提示few-shot数量 manual templates out-of-distribution (OOD) text 总结 论文解读——带...
少样本学习，又称 few-shot learning，旨在让机器学习模型在接触新类别时仅需少量样本即可快速学习。这种学习方式在实际应用中极具价值，尤其当数据获取成本高昂或时间紧迫时。它与迁移学习在研究领域上有所重叠，特别是在源域样本丰富而目标域样本稀缺的情况下。少样本学习的范畴包括学习先验知识和学习策略...
FewShot Learning: 新一代机器学习技术的前沿 1. 背景介绍 在传统的机器学习和深度学习模型中,训练一个高性能的模型通常需要大量的标注数据。然而,在许多实际应用场景中,获取大量标注数据既昂贵又耗时。为了应对这一挑战,FewShot Learning(少样本学习)技术应运而生。FewShot Learning 旨在通过极少量的样本数据进行模型...
因此,作者提出了few-shot natural language generation(for structure data)。该问题的训练样本数量一般只有50-200个,并且要求生成满足指标要求的文本,例如BELU > 20。 作者认为要完成这项任务需要两个技能,1)从源数据中提取有用的信息;2)生成通顺流畅的文字表达。利用预训练的语言模型可以充分利用模型学习到的语言知...
In the paper, we report the results for the NLPCC2021 shared-task of Few-shot Learning for Chinese NLP. This shared task is proposed in the context of pre-trained language models, where models only have access to limited human-labeled data. The goal of the task is to compare different ...
Interventional Few-Shot Learning 方向:图像分类,因果推理 问题:预训练知识的不良影响,使更强的预训练模型降低了支持集和查询集不相似类别的准确度。 方法:基于结构因果模型,提出介入小样本学习和三个算法实现。 Language Models are Few-Shot Learners 方向:少样本语言模型 ...