采用JAX库编写,并行效率显著提升,并且也是公开模型中zero-shot性能最强的! GPT家族又添了一个新成员GPT-J! 在zero-shot任务上,这个GPT-J的性能和67亿参数的GPT-3(中等模型)相当,也是目前公开可用的Transformer语言模型中,在各种下游zero-shot任务上表现最好的。 与Tensorflow + TPU 的组合相比,GPT-J 更加灵活,...
可以把 one-shot 理解为用 1 条数据 finetune 模型。在人脸识别场景里,one-shot 很常见。 zero-shot 与 few-shot,回到 NLP 场景。用 wikipedia、新闻等,训练一个 GPT 模型,直接拿来做对话任务,这个就是zero-shot。然后,发现胡说八道有点多,找了一些人标注了少量优质数据喂进去,这就是few-shot。 chatGPT ...
它叫HiGPT，由GraphGPT原班人马打造。后者是将图数据与大模型结合的代表方法之一：通过用图指令微调将图数据与大模型对齐，在下游任务上一度彰显了惊人的泛化性（Zero-Shot）。不过，GraphGPT仅针对同质图进行了验证，对于生活中更常出现的异质图“无能为力”。简而言之，也就是只擅长简单的任务，复杂的还不行。...
1.Zero-shot 方式。该方式主要关注模型在未见过的新任务上的性能,即 zero-shot 学习。在没有给定与任务相关的训练样本的情况下,模型需要依赖其在大规模语料库中学到的知识和理解,来给出准确的答案。这种方式对模型的归纳、推理以及泛化能力都提出了很高的挑战。 2.Few-shot 方式。小样本学习方式要求模型在仅给定...
文本为 NLI(Natural Language Inference) 式的 zero-shot(推荐 huggingface 的 xlm-roberta-large-xnli,支持中文)。本质上,这是一种迁移学习,用一个监督训练得到的双句 NLI 模型,完成单句文本分类任务。 传统文本分类(上)与 NLI 文本分类(下) 比如,premise(前提)= “世界杯落幕了”,使用模板“这句话是关于{}...
zero-shot设定意味着在做下游任务时，不需要下游任务的任何标注信息，也不需要训练模型。只需要一个预...
Zero Shot Learning and Zero Shot Task Transfer 我理解就是现在已经非常常用的所谓的prompt,但是在GPT2实现的时候是需要给定一个特定格式的prompt来激发,而现在的大语言模型通常都是直接用自然语言描述prompt就够了。 GPT2 全链接层模块的实现 前面的常规Self-Attention代码省略了,GPT2训练的时候当前的词是不能够看...
艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI, AI2)最近发布了一个新模型Macaw(金刚鹦鹉),一个多功能的生成式问答系统,能够在广泛的问题类型上表现出强大的零样本zero-shot性能。 Macaw 是一种基于 T5 的语言模型,并且针对问答进行了高度优化,虽然它不如 GPT-3 那样全能,但他的问答能力十分强悍。 https://arxiv...
GPT超越扩散、视觉生成Scaling Law时刻！北大&字节提出VAR范式 机器之心发布 机器之心编辑部 新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了！使 GPT 风格的自回归模型在图像生成首次超越扩散模型，并观察到与大语言模型相似的 Scaling Laws 缩放定律、Zero-shot Task Generalization 泛化能力：论文...
GPT模式是由两阶段到一阶段(单向语言模型预训练+zero shot prompt/Instruct),比较适合生成类任务、多任务,重而通。 T5模式将两者的方法结合,有两阶段(单向语言模型预训练+Fine-tuning)。张俊林称这种模式“形似GPT,神似Bert”,生成和理解都行,从效果上看较适合理解类任务,国内很多大型语言模型采用这种模式。 目前的...