上图给出了T0与GPT-3的Zero-shot性能对比，T0模型在11个数据上中有8个超越了GPT-3。而T0模型比GPT-3比小16倍，GPT-3预训练过程也可看作是基于prompt进行多任务学习的。不过实验也发现：增加更多训练集数据会不会一致性提升Zero-Shot性能（如上图所示）。此外，实验也表明：增加更多的Prompt数量，会提升Zero-S...
Zero-shot classification 零样本分类,是使用自己的标签(模型从未见过,更没针对性训练过),下面左图是正常分类,右图是以零样本分类为目的的训练,即让模型判断文本和class是否能对得上,这样相当于class也embedding到隐空间了。 classifier = pipeline("zero-shot-classification") classifier("Philippine and Chinese offici...
前几天,JayJay刷到一篇NB的paper《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》,共有42位作者参与,实属巨制: 本文首发于我的公号《高能AI》,大家一定要关注哦～ 这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务...
前几天,JayJay刷到一篇NB的paper《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》,共有42位作者参与,实属巨制: 这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt,平均每个数据集有11.3个...
最新版本的 🤗 Diffusers 专注于各种可控生成的 pipeline，其中有一个非常典型的叫StableDiffusionPix2PixZeroPipeline，它可以实现零样本 (Zero-shot) 以图生图。我们可以通过分别获取输入和目标的向量查找表 (embedding)，然后由 pipeline 根据分析结果计算从输入到输出需要执行的修改及生成内容。论文地址: https...
Run a zero-shot classification taskOperation ID: ZeroShotPost Retrieve the results from a passed sentence/paragraph and the possible labels for that sentence. Parameters Développer le tableau NameKeyRequiredTypeDescription Inputs inputs string The inputs. Candidate Labels candidate_labels array of ...
classifier = pipeline("zero-shot-classification") classifier("This is a course about the Transformers library", candidate_labels=["education","politics","business"], ) 提示: Nomodel was supplied, defaultedtofacebook/bart-large-mnliandrevision c626438 ([https://hf-mirror.com/facebook/bart-larg...
Hugging Face LLM 排行榜 简介 Chatbot Arena Leaderboard 是 LMSYS Org 创建的一个开放平台，用于对 ChatGPT、Claude、PaLM 等大型语言模型 (LLM) 进行评估和排名。HuggingFace 大语言模型排行榜,一共有三种评测标准Chatbot Arena、MT-Bench和MMLU (5-shot)。下面一一进行介绍 Chatbot Arena Chatbot Arena使用人肉...
最新版本的 🤗 Diffusers 专注于各种可控生成的 pipeline,其中有一个非常典型的叫,它可以实现零样本 (Zero-shot) 以图生图。 我们可以通过分别获取输入和目标的向量查找表 (embedding),然后由 pipeline 根据分析结果计算从输入到输出需要执行的修改及生成内容。
MMLU(5-shot): MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 是一个旨在评估大型语言模型在零次示例(zero-shot)和少量示例(few-shot)设置下获取知识的基准测试。具体来说,MMLU (5-shot)指的是在评估模型时,会在每个问题的提示(prompt)前预先给出5个示例问题及其答案,作为少量示例(few-shot)。这种做法可以提...