language modeis are few-shot learners 语言模型是少样本学习者。 “language mode”意思是“语言模型”,“few-shot learner”指的是“少样本学习者”,即只需要少量的样本就能进行学习和预测的模型。整句话的意思是语言模型只需要少量的样本就能进行学习和预测。
这样的微调数据集包含成千上万个示例。相比之下,人类通常只要通过几个示例或简单的指令来执行新的语言任务-当前的NLP系统在很大程度上仍难以做到这一点。 在这里,我们证明了规模更大的语言模型可以极大地提高无关任务和小样本(few-shot)的性能,有时甚至优于最新的基于微调的SOTA方法。具体来说,我们训练了GPT-3(一...
Learning feed-forward one-shot learners, in NeurIPS, 2016. L. Bertinetto, J. F. Henriques, J...
LIST: LITE SELF-TRAINING MAKES EFFICIENT FEW-SHOT LEARNERS LiST,用于在few-shot learning下对大型预训练语言模型(PLM)进行有效微调。第一种是使用self-training,利用大量unlabeled data进行prompt-tuning,以在few-shot设置下显著提高模型性能。我们将自我训练与元学习结合起来,重新加权有噪声的pseudo-prompt labels,但...
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读 GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上,超出 GPT-2 非常多,能生成人类难以区分的新闻文章; 2. 主推 few-shot,相比于 GPT-2 的 zero-shot,具有很强的创新性; 3. 模型结构略微变化,采用 sparse attention 模块;...
（Few-shot learning 实在是太火了呀哈哈哈）0. 摘要 尽管深度神经网络在大数据领域取得了巨大成功，但...
简介:本文将详细解读GPT-3的《Language Models are Few-Shot Learners》论文,分析其在自然语言处理领域的突破,包括few-shot学习、一次性学习和zero-shot学习的概念,以及GPT-3如何应用这些技术。本文将用简明扼要、清晰易懂的语言,让读者即使非专业也能理解复杂的技术概念。
Language Models are Few-Shot LearnersRecent work has demonstrated substantial gains on many NLP tasks and benchmarks by pre-training on a large corpus of text followed by fine-tuning on a specific tas, 视频播放量 2766、弹幕量 0、点赞数 82、投硬币枚数 24
论文地址:《Language Models are Few-Shot Learners》 Abstract 提出问题:最近的许多研究都表明pre-train模型搭配下游任务fine-tune在许多情况下效果显著,但是微调过程需要大量的样本。这一框架不符合人类的习惯,人类只需要少量的示例或说明便能适应一个新的NLP下游任务。
论文原文:Language Models are Few-Shot Learners2020.05 GPT-3的意义 GPT-3有1750亿参数,模型参数实在大到恐怖,以至于用在子任务的时候也不大能去微调。因此GPT-3用于下游任务时,不做任何梯度更新。 GPT模型指出,如果用Transformer的解码器和大量的无标签样本去预训练一个语言模型,然后在子任务上提供少量的标注样本...