《Finetuned Language Models are Zero-shot Learners》 论文地址: https://arxiv.org/abs/2109.01652一、简介 大语言模型(例如GPT-3)已经展现出了非常好的few-shot learning的能力。然而,在zero-shot learning…
GPT-2 是 zero-shot。效果没有超过 bert,又想发 paper,就把自己的卖点定义为 zero-shot(方法创新),即完全的无监督学习,论文的题目:Language Models are Unsupervised Multitask Learners。 GPT-3 是 few-shot。效果比 bert 好,不用找学术方法的卖点了,而且,zero-shot 做产品的性价比确实不高,换成了 few-sh...
1. Zero-Shot Text Classification with Self-Training pdf:arxiv.org/abs/2210.1754code:github.com/IBM/zero-sho 这篇文章出来的时候,ChatGPT 还没火出圈,所以它走的还是传统优化路线。 a. 基座分类模型 文本为 NLI(Natural Language Inference) 式的 zero-shot(推荐 huggingface 的 xlm-roberta-large-xnli,支...
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,...
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...
【新智元导读】问答系统一向是NLP 领域的兵家必争之地,最近艾伦AI 研究所也发布了一个问答模型Macaw(金刚鹦鹉),参数量比GPT-3 小了16 倍,只有110亿,zero-shot问答性能还从57%提升到65%! 虽然OpenAI 的 GPT-3 系统已被证明在包括问答、文本生成等许多任务上非常有效,但它对于许多组织来说仍然相当于是一个「空气...
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...
Zero-Shot (0S)：零次样本除了不允许有任何演示外与单样本类似，仅为模型提供用于描述任务的自然语言指示。zero-shot、one-shot、few-shot 设置与传统微调方法的对比。上图以英-法翻译任务为例，展示了四种方法。该研究将重点放在 zero-shot、one-shot 和 few-shot 上，其目的并非将它们作为竞品进行比较，而是...
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...