这就是GPT-3的工作。论文的名字是Language Models are Few-Shot Learners,就是这个意思。 哪怕在是Few-shot中,我们给了模型几个例子,模型也是不更新梯度的噢!GPT-3的工作非常强调不对模型的权重做更新,毕竟1750亿参数,实在是太大了。 可以看到,从GPT2(1.3B)到GPT-3(175B),模型的精度翻了一倍。把模型做大...
对于每项任务,我们在3种情况下评估GPT-3:(a) “小样本学习”(few-shot learning)或语境学习(in-context learning),其中我们允许尽可能多的示例放入模型的上下文窗口(通常为10到100),(b) “单样本学习”(one-shot learning),在这种情况下,我们仅允许展示一个示例,(c)“零样本学习”(zero-shot learning),...
Learning feed-forward one-shot learners, in NeurIPS, 2016. L. Bertinetto, J. F. Henriques, J...
从已有方法可以看出，NLP解决Few-Shot Learning问题的有效方法就是，引入大规模外部知识或数据，因此无标注...
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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
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,但是传统的自监督训练更新权重参数非常昂贵。因此,使用第二种轻量...
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。
《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读 作者 OpenAI Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Hen...
Few-shot learning is challenging for learning algorithms that learn each task in isolation and from scratch. In contrast, meta-learning learns from many related tasks a meta-learner that can learn a new task more accurately and faster with fewer examples, where the choice of meta-learners is ...