必应词典为您提供zeroshot的释义,网络释义: 时发生;零拍摄;灵力蓄满且光圈变黄时拍摄;
zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中,使得模型能够理解并关联图像和文本之间的关系。 在训练过...
这种能力是由先进的深度学习模型和迁移学习方法得以实现的,zero-shot技术通常用于自然语言处理、计算机视觉和其他机器学习领域。 二、zero-shot的意义 1. 提高模型泛化能力 在传统的监督学习中,模型只能对其训练过的类别或任务进行预测。而zero-shot技术使得模型能够推广到先前未见过的情况下,提高了模型的泛化能力,使其...
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谷歌上线Zero-Shot翻译系统 【AI世代编者按】工智能技术在面对两种语言同时转换成第三种语言时,可以在保证合理正确率的情况下翻译“语言对”( Language Pair )。这将大大减轻人工预先输入学习的工作,使人工智能技术在自学和解决问题方面有了长足的进展。 “中介语言”(Interlingua)--人工智能技术...
Zero-shot(零样本) Prompt 提示词技术使得我们在无需做特定训练的情况下依然可以让大模型给我们完成一些简单的任务,我们无需提供给模型额外的数据或者做微调,在很多时候依然能得到不错的效果。Zero-shot(零样本) Prompt是一种很快速便捷的方式让我们对新任务做出尝试,很适合验证我们新的想法。
对于文本分类来说,ChatGPT 式的生成模型,就是目前阶段效果最拔群的 zero-shot 范式了。但是,大模型再美好,在部署成本和结果优化方面,还是有些门槛的。对于普通业务来说,用 LLM(Large Language Model)辅助小模型训练,可能是短期内更便于执行的落地方案。
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;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 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...
因此,CLIP和Stable Diffusion等多模态模型令人印象深刻的zero-shot性能,在很大程度上归因于其庞大的预训练数据集,而并不是真正的零样本泛化。 恰恰相反,这些模型需要一个概念的数据呈指数级增长,才能以线性方式提高它们在与该概念相关的任务上的性能,——极端的样本低效率。
简介:机器学习任务按照对 **样本量** 的需求可以分为:传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning。 一、传统监督式学习 传统learning,炼丹模式。传统深度学习的学习速度慢,往往需要学习海量数据和反复训练后才能使网络模型具备不错的泛化能力,传统learning可以总结为:海量数据 + 反复训...