自动选择LoRA层: 论文中提到,LoRA层是手动指定的,这可能导致次优的选择。未来的工作可以探索如何自动选择哪些层应该使用LoRA进行微调,可能通过开发类似于论文中用于优化选择变量的元学习框架。 在更大的语言模型上的应用: 论文没有在最新的大型语言模型(如LLaMA和LLaMA-2)上评估AutoLoRA。这些模型比之前的模型更强大,...
J. Schmidhuber, “Evolutionary principles in self-referential learning. On learning now to learn: The meta-meta-meta...hook,” Diploma thesis, Technische Universitat Munchen, Munich, Germany, 1987. Y. Bengio, S. Bengio, and J. Cloutier, “Learning a synaptic learning rule,” in Proc. Int....
Meta Learning,叫做元学习或者 Learning to Learn 学会学习,包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习,模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)。元学习是人工智能领域,继深度学习是人工智能领域,继深度学习 -> 深度强化学习、生成对抗之后,又一个重要的研究分支,也是是近...
提出了MAML模型，也是目前最经典的meta-learning算法之一，是很多后续meta-learning研究的基础，理解MAML算法...
一、概念 元学习,又称‘Learning to Learn’,解决通过一些训练少量样本可以学习新技能或快速学习新环境的模型的问题。个人觉得和无监督、弱监督比较相似。few-shot、N-shot就是其子类。简单一些的概念就是:希望能用很少的数据训练出一个比较好的模型;又或者希望模型
Meta-learning可以理解为是一个工具,它可以应用于很多不同的场景中,利用meta-learning两层优化目标的思路解决特定场景下的问题。本文梳理了业内近几年利用meta-learning解决不同场景问题的顶会论文,涉及meta-learning在域自适应、迁移学习、图学习、正负样本不均衡、知识蒸馏等多个场景的应用,帮助大家更深入的理解meta-...
利用meta-learning学习pretrain阶段不同任务的权重，论文为
论文解读:Task Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning(TAML) 通常的,元学习可以被在多个任务(task)上训练以期望能够泛化到一个新的task。然而当在现有的task上过度地学习(过拟合),在新的task泛化能力会变差。换句话说,初始的meta-learner在现有的task上会学习到有偏的知识(bias),特别是样本数量非常...
Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation阅读笔记 动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时解决推荐系统冷启动问题通常是通过更多的辅助信息作为用户和物品的特征,最近的一些工作通过异构信息网络捕获更丰富的语义信息。另一种方法是通过元学习,让新用户或新物品快速适应推荐系统。