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...
Zero-Shot要求模型具有广泛的背景知识和推理能力,而Few-Shot则要求模型能够从少量示例中学习并泛化到新示例。 提示工程 Zero-Shot提示、One-Shot提示、Few-Shot提示是在提示工程(Prompt Engineering)中的概念。 Zero-Shot提示:模型只根据任务的描述生成响应,不需要任何示例。 One-Shot提示:只提供一个例子。 Few-Shot...
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 ...
one-shot学习的发展为计算机视觉领域带来了许多潜在应用。例如,在人脸识别领域,one-shot学习可以帮助识别未在训练集中出现的人脸。在物体检测和图像分类领域,one-shot学习可以使模型更好地适应新的物体类别,而无需大量标记样本。 少样本学习(Few-Shot Learning)方法原理 最后要介绍的学习方法是少样本学习(Few-Shot Lea...
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。
Zero-shot(零样本)是指在没有特定任务的训练样本的情况下,让模型完成任务。就像你问ChatGPT的时候,不给任何示例,直接让它回答问题,那么ChatGPT只会根据你的问题按照它自己训练的数据回复。Few-shot(少样本)是指给模型提供少量特定任务的训练样本,以帮助模型更好地理解任务。就像你问ChatGPT的时候,给出1个或者少量...
在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。
Zero-shot Learning:即使没有见过某个类别的样本,也能预测出这个类别的能力。具体来说,就是通过学习一个映射,使得在训练时没有看到过的类别,在遇到时也能通过这个映射得到该类别的特征。 Few-shot Learning:只需要几个样本来识别新类别的能力。与One-shot Learning类似,都是在训练集中每个类别都只有少量样本(一个...
总的来说,Zero-shot Learning、One-shot Learning和Few-shot Learning是机器学习领域中非常有趣且富有挑战性的研究方向。它们有着广泛的应用前景,比如在医疗诊断、图像识别、语音识别等领域。虽然还有很多问题需要解决,但是这个领域正在迅速发展,我们期待着更多的突破和创新。
经过五个月的开发和场景打磨,孟子多任务模型正式开源,提供出色的 Zero-Shot 及 Few-Shot 能力,以 0.22B 的轻量化模型在零样本学习 ZeroCLUE 和小样本学习权威榜单 FewCLUE 榜单均排名第一,大家可通过 Hugging Face Model Hub 或GitHub下载使用(链接见下文)。