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...
zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中,使得模型能够理解并关联图像和文本之间的关系。 在训练过...
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...
为了“多快好省” 地通往炼丹之路,开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 二、Zero-shot learning (零样本学习,简称ZSL) 任务定义: 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测...
一、理解Few-Shot与Zero-Shot学习 Few-Shot Learning:在只有极少数标注样本的情况下,模型能够迅速学习并泛化到新任务上。这要求模型具备强大的知识迁移能力和良好的泛化性。 Zero-Shot Learning:更为极端,模型在没有任何新类别样本的情况下,仅根据类别描述或属性就能识别并分类新样本。这依赖于模型对世界的广泛理解和...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
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。 1)工作原理: 在零样本学习中,模型的训练数据中不包含目标类别的样本,但模型需要能够识别或预测这些目标类别。为了实现这一点,模型通常会利用其他类...
首先解释单样本学习（one-shot）。想象你使用人脸识别门禁系统，只需提供一张照片，系统便能识别人脸的不同角度，这即是单样本学习的示例。其核心在于使用单一数据调整模型。接着，了解无样本学习（zero-shot）与少样本学习（few-shot）。在自然语言处理（NLP）场景中，使用维基百科、新闻等资料训练生成式...
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...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...