Cond-FiP在所有任务(如生成新样本、干预实验中生成样本)中,均优于CausalNF和FiP。 对于更大规模结构图(>20节点)的任务,基线模型(如CausalNF)性能大幅下降,而Cond-FiP表现保持稳定。 稀缺数据性能: 在有限样本(稀缺数据)下的实验表明: 对比需要训练的传统方法,Cond-FiP能保持良好的泛化能力,利用先验学习的归纳
2. RandAR 可以 Zero-shot 泛化到新的场景上,包括但不限于一些全新的角度——Parallel Decoding(next set-of-token)、生成更高分辨率图片,而且它还可以直接做 Generative Model 的另一面——Representation Learning。 ▲ RandAR:任意顺序图像生成解锁 Zero-shot Capabilities 所以,我们希望 RandAR 可以指向一个全新...
Cond-FiP在所有任务(如生成新样本、干预实验中生成样本)中,均优于CausalNF和FiP。 对于更大规模结构图(>20节点)的任务,基线模型(如CausalNF)性能大幅下降,而Cond-FiP表现保持稳定。 稀缺数据性能: 在有限样本(稀缺数据)下的实验表明: 对比需要训练的传统方法,Cond-FiP能保持良好的泛化能力,利用先验学习的归纳偏置...
2.RandAR 可以 Zero-shot 泛化到新的场景上,包括但不限于一些全新的角度——Parallel Decoding(next set-of-token)、生成更高分辨率图片,而且它还可以直接做 Generative Model 的另一面——Representation Learning。 ▲ RandAR:任意顺序图像生成解锁 Zero-shot Capabilities 所以,我们希望RandAR 可以指向一个全新的“...
In this paper, we rethink compositional generalization with a causal perspective, upon the context of Compositional Zero-Shot Learning (CZSL). We develop a simple yet strong approach based on our novel Decomposable Causal view (dubbed "DeCa"), by approximating the causal effect with the ...
In this work, we propose to learn a \emph{single} model capable of inferring in a zero-shot manner the causal generative processes of datasets. Rather than learning a specific SCM for each dataset, we enable the Fixed-Point Approach (FiP) proposed in~\cite{scetbon2024fip}, to infer the...
Zero Shot Learning and Zero Shot Task Transfer 我理解就是现在已经非常常用的所谓的prompt,但是在GPT2实现的时候是需要给定一个特定格式的prompt来激发,而现在的大语言模型通常都是直接用自然语言描述prompt就够了。 GPT2 全链接层模块的实现 前面的常规Self-Attention代码省略了,GPT2训练的时候当前的词是不能够看...
Zero Shot Learning and Zero Shot Task Transfer 我理解就是现在已经非常常用的所谓的prompt,但是在GPT2实现的时候是需要给定一个特定格式的prompt来激发,而现在的大语言模型通常都是直接用自然语言描述prompt就够了 GPT2 全链接层模块的实现 前面的常规Self-Attention代码省略了 GPT2训练的时候当前的词是不能够看到...
This work introduces an innovative approach to developing a Foundation Model for medical data derived from EMRs, designed to execute zero-shot inferences across a diverse range of tasks. Our model generates interpretable, causally forecasted future patient health timelines. By “causal,” we mean that...
论文名称:A causal view of compositional zero-shot recognition 原文作者:Yuval Atzmon 内容提要 人们很容易识别新的视觉类别,这些视觉类别是已知组件的新组合。因为新组合的长尾支配着分布,所以这种组合泛化能力对于在视觉和语言等现实世界中的学习非常重要。不幸的是,学习系统很难与组成概括相结合,因为它们通常建立在...