Zero-Shot要求模型具有广泛的背景知识和推理能力,而Few-Shot则要求模型能够从少量示例中学习并泛化到新示例。 提示工程 Zero-Shot提示、One-Shot提示、Few-Shot提示是在提示工程(Prompt Engineering)中的概念。 Zero-Shot提示:模型只根据任务的描述生成响应,不需要任何示例。 One-Shot提示:只提供一个例子。 Few-Shot...
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...
Few-shot learning指从少量标注样本中进行学习的一种思想。 Few-shot learning与标准的监督学习不同,由于训练数据太少,所以不能让模型去“认识”图片,再泛化到测试集中。而是让模型来区分两个图片的相似性。当把few-shot learning运用到分类问题上时,就可以称之为few-shot classification,当运用于回归问题上时,就可...
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: ...
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…
简介:Zero-Shot, One-Shot, and Few-Shot Learning概念介绍 导语 本文将介绍零样本学习、一次样本学习和少样本学习的概念,它们使得机器学习模型能够在仅有有限数量的示例情况下对对象或模式进行分类和识别。 在机器学习中,我们通常需要大量的训练数据来训练模型,以便它能够准确地识别和分类新的输入。然而,在现实世界中...
Zero-Shot, One-Shot, and Few-Shot Learning概念介绍,本文将介绍零样本学习、一次样本学习和样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生,它们旨在解决这个问题。
下面就聊聊单阶段实例分割(Single Shot Instance Segmentation),这方面工作其实也是受到了单阶段目标检测研究的影响,因此也有两种思路,一种是受one-stage, anchot-based 检测模型如YOLO,RetinaNet启发,代表作有YOLACT和SOLO;一种是受anchor-free检测模型如 FCOS 启发,代表作有PolarMask和AdaptIS。
下图是 in-context learning (左边一列)和一般 fine-tuning (右边一列)的区别,in-context learning 不产生梯度、不会更新模型参数,而 fine-tuning 会产生梯度、更新模型参数。 需要注意区分 in-context learning 中可以有 Zero-Shot、One-Shot 和 Few-Shot 的 Setting,但和 Zero-Shot learning、One-Shot learnin...