sft目前的实践通常取决于扩大数据规模,而没有明确的策略来确保数据质量,从而无意中引入可能会损害模型性能的噪声。 为了应对这一挑战,引入了Nuggets,它利用one shot learning从广泛的数据集中辨别和选择高质量的sft数据。 Nuggets评估单个指令示例作为有效的一次性学习实例的潜力,从而确定那些可以显着提高跨不同任务性能的...
一步法(One-Shot)是一个强大的神经网络模型搜索(Neural Architecture Search/NAS)框架,但是它的训练相对复杂,并且很难在大型数据集(比如 ImageNet)上取得较有竞争力的结果。本文中,旷视研究院提出一个单路径 One-Shot 模型,以解决训练过程中面对的主要挑战。 该模型的核心思想是构建一个简化的超网络——单路径超...
在提示工程(Prompt Engineering)中,Zero-shot、One-shot 和 Multi-shot 是三种常见的提示方式,它们决定了大模型的任务理解和输出质量。本篇文章将通过实例、对比分析和案例研究,帮助读者全面理解这三种提示方式的优缺点及其适用场景。 二、概念与实例 以下用一句话简单说明每种提示方法的特点: Zero-shot:直接给模型任...
Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。 1.2 实例 假设我们的模型已经能够识别马、老虎和熊猫了,现在需要该模型也识别斑马,那么我们需要告诉模型,怎样的对象才是斑马,但是并不能直接让...
在NAS过程中,最为耗时的其实就是对于候选模型的训练。而初版的NAS因为对每个候选模型都是从头训练的,因此会相当耗时。一个直观的想法是有没有办法让训练好的网络尽可能重用。 一种思路是利用网络态射从小网络开始,然后做加法。 另一种思路是从大网络开始做减法,如One-Shot Architecture ...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 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;...
先解释 one-shot。公司门禁用了人脸识别,你只提供一张照片,门禁就能认识各个角度的你,这就是 one-shot。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...
近日,阿里通义实验室开源了CosyVoice语音模型,它支持自然语音生成,支持多语言、音色和情感控制,在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。 CosyVoice采用了总共超15万小时的数据训练,支持中英日粤韩5种语言的合成,合成效果显著优于传统语音合成模型。
基于元学习的单样本模仿学习方法存在的主要问题是需要大量的数据(演示视频)完成模型训练。最近,李飞飞组提出将单样本模仿学习定义为一个符号规划问题(Symbolic Planning),利用符号域定义的结构将策略执行与任务间的泛化处理分离开来,从而大大减少元学习方法在训练阶段所需的任务数量,提高了方法的效率。 元学习和符号规划...
机器学习应用领域的常见做法是提供可以接收尽可能多数据的模型,这是因为在大多数机器学习应用程序中,提供更多数据使模型能够更好地预测。然而,小样本学习旨在用较少的训练数据构建准确的机器学习模型。由于输入数据的维度是决定资源成本(例如时间成本、计算成本等)的因素,因此人们可以通过使用小样本学习来降低数据分析/机器...