一、少样本学习的基本定义 首先介绍一下什么少样本学习。 少样本学习是Prompt Engineering(提示词工程)一种使用方法。在魔搭社区的介绍中,是这样描述的,“好的prompt也经常包含一些示例样本(单样本或者少样本)学习,指的是需要加入一些示例的输入和输出对。” 少样本学习的样例: - Prompt: 新闻标题:中国足球艰难前行...
前两周我们探讨了LLM 提示工程中的一个关键方法：链式推理（Chain of Thought）在实际产品开发中的应用...
匹配网络使用适当的神经网络(例如用于图像任务的 CNN 或用于自然语言任务的 LLM)为支持和查询集中的每个样本输出嵌入,并通过测量查询样本的嵌入与可用支持样本的嵌入之间的余弦距离来预测分类。 阅读论文:“Matching Networks for One Shot Learning” - This link opens in a new tab 原型网络 原型网络计算每个类的...
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...
In-Context Learning 定义:In-context learning是一种在不显式微调模型权重的情况下,通过给模型提供相关的上下文信息(例如提示或样本)来实现模型性能提升的方法。GPT-3等大规模语言模型展示了这种能力。 在LLM 的语境下: “上下文学习”(In-context learning)使用预先训练的语言模型的文本输入作为任务规范的一种形式:...
大型语言模型(LLM)是令人印象深刻的few-shot学习者(Brown等人,2020年;Rae等人,2021;Hoffmann等人,2022年;Chowdhery等人,2022.)。他们能够在很少的例子中学习新任务,甚至只从指令中学习。为了实现这种泛化能力,关键因素是缩放模型的参数数量和训练数据的大小。大型语言模型的这种改进归功于更大的计算预算,实现了更复杂...
深度学习元学习(Deep Meta-Learning)是一种机器学习方法,旨在让机器能够学习如何快速适应新任务,而不是仅仅在已知的任务上进行训练。具体来说,元学习的目标是让机器学会如何通过有限的样本数据,快速地适应新的任务,并且能够在不同的任务之间进行泛化。元学习通过将模型的训练过程视为一个学习过程,从而使模型可以自动学...
直接：在进行few-shot或模型meta-learning时，(x1,y1) , (x2,y2) ... (xk,yk) ,xk+1 -> yk+1。通道：与直接相反，通过简单交换xi和yi，即输入yi输出xi，形成(y1,x1),(y2,x2) ... (yk,xk) ,yk+1的输入，训练模型生成xk+1。论文在零样本、few-shot、元学习三种方法上分别进行...
总结Prompt&LLM论文,开源数据&模型,AIGC应用 prompt papers demonstration zero-shot-learning few-shot-learning prompt-tuning in-context-learning aigc llm prompt-engineering chain-of-thought chatgpt instruction-tuning llm-agent Updated Jan 9, 2025 floodsung / Meta-Learning-Papers Star 2.6k Code ...
Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。 1.2 实例 假设我们的模型已经能够识别马、老虎和熊猫了,现在需要该模型也识别斑马,那么我们需要告诉模型,怎样的对象才是斑马,但是并不能直接让...