NLP的“第四范式”之prompt learning总结 避暑山庄梁朝伟 深度学习 一、背景随着GPT-3诞生,最大的版本多达1750亿参数,是BERT-BASE的一千多倍。事实上GPT-3的论文叫做Language Models are Few-Shot Learner,顾名思义G… 【P-Tuning】 一种自动学习 prompt pattern 的方法(附源码) ...
为了解决这一问题,少样本学习(Few Shot Learning)通过利用先验知识,使得机器学习算法能够在少量的样本上进行学习。 少样本学习近年来逐渐成为业界和学术界的研究热点,同时它已经从最基础的图像分类任务开始,向不同任务进行扩展。但遗憾的是,业界一直没有通用的算法库,来服务各类少样本任务算法的研究。 今天,OpenMMLab...
用模型检索增加LLM的few-shot能力 检索器: 使用Contriever模型(双塔结构): 1.query和文档 用Encoder分别编码 2.对最后一层的输出应用平均池化得到缩小版的向量 3.相似分数由query和文档向量的点乘得来 4.使用对比学习的MoCo contrastive loss 来无监督预训练 语言模型: T5架构 Fusion-in_Decoder架构,比直接所有文章...
为了解决few-shot learning 中易受噪声实例影响这一问题(由于任务的背景是在few-shot学习中,用来计算类原形的样本数量往往很少。如果出现错误实例或者是和常规句子语义偏差较大的正确实例的话,对于类原形的影响是非常的巨大),该论文提出了一种基于原形网络的混合attention网络。该模型设计了实例级别和特征级别的attention...
Meta Learning Algorithm: Learn from the output of learning algorithms and make a prediction given predictions made by other models. 如果说machine learning是如果使用信息做出更好的预测,那么meta learning就是利用machine learning的预测作出最好的预测[3][4]。
CV论文阅读OpenAI CLIP(2/3):Learning Transferable Visual Models From Natural Language 1388 -- 57:31 App [Long Review] Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation 289 -- 52:27 App [Long Review] Wav2Seq: Pre-training Speech-to-Text Encoder-Decoder Models Using 1273 61 38:10...
# 训练小样本分类问题预测器 predictor_epochs = 200 predictor_learning_rate = 0.0005 support_set, test_set = create_support_set_and_test_dataset() # 加载训练好的特征提取网络 emb_model = FSCEmbNet() emb_model_state_dict = paddle.load('models/emb_model.pdparams') emb_model.set_state_dict(...
提出了一个新的简单的few-shot learning框架,在15个NLP数据集上进行了实验。在所有任务中只需少量训练样本,DART就能获得更好的性能。值得注意的是,在关系提取数据集上,在设置K=8(全监督设置为1.55%)时,与传统微调相比,绝对性能平均提高了23.28% p-tuning方法仍然需要优化外部参数(例如,P-tuning中的LSTM),并且容...
3. models-base learning(模型结构改进) Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks 2016 论文地址:http://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/Santoro16MetaLearningWithMemAugNNs.pdf简介:针对传统基于梯度的神经网络处理one-shot时,遇到新的数据需要重新学习参数,不能高效快速地适应新数据,此论文提出...
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