首先解释单样本学习（one-shot）。想象你使用人脸识别门禁系统，只需提供一张照片，系统便能识别人脸的不同角度，这即是单样本学习的示例。其核心在于使用单一数据调整模型。接着，了解无样本学习（zero-shot）与少样本学习（few-shot）。在自然语言处理（NLP）场景中，使用维基百科、新闻等资料训练生成式...
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zero-shot。然后,发现胡说八道有点多,找了一些人标注了少量优质数据喂进去,这就是few-shot。 chatGPT ...
因此,Zero Shot、One Shot、Few Shot 技术的出现,为 NLP 领域的应用提供了更加灵活和高效的解决方案。 概念 Zero Shot Learning(零样本学习) 在Zero Shot学习中,AI模型可以在没有任何与特定任务或领域相关的训练数据的情况下执行该任务。它能够通过利用它之前学到的知识和推理能力来推断如何处理新任务。这种能力使得...
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 z...
小样本学习应该是多模态中对算力要求比较小的任务了,一般只要拿frozen的预训练好的模型添加一些模块进行微调就可以。目前读的文章还不多,先记录两篇,之后再补~ Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Langu…
试想一下:多任务Prompt统一建模如果能显著提升zero-shot&few-shot性能,这将是NLP落地的一个有效途径。 前几天,XLNet作者杨植麟团队发布了首个中文多任务Prompt统一模型:ZeroPrompt,共收集了1000个中文任务数据,大幅提升了zero-shot性能;令人惊讶的是:在部分测试任务上,zero-shot性能比有监督finetune还要好,整个测试任...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
对于复杂任务，可以标注少量数据（Few-shot）进行模型训练，以进一步提升模型分类效果。PaddleNLP 打通了数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，多场景文本分类任务可用单一模型实现，进一步节省模型训练和部署资源，助力高效文本分类产业落地。了解详情：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/...
首先有力地打破我们这个思维定式的,当属去年发布的 GPT3[2],它显示在足够大的预训练模型下,我们可以设计特定的模版,使得不进行微调就可以起到很好的 Few/Zero Shot 效果。有 GPT 的地方,BERT 从来不会缺席,既然 GPT 可以,那么 BERT 应该也行,这就导致了后来的 PET[3]工作,它同样构建特别的模版,利用预训练...
【译文】基于Siamese网络的zero-shot意图分类 意图识别是面向目标对话系统的一项重要任务。意图识别(有时也称为意图检测)是使用标签对每个用户话语进行分类的任务,该标签来自预定义的标签集。 分类器在标记数据上进行训练,并学习区分哪个话语属于哪个类别。如果一个看起来不像任何训练话语的话语来到分类器,有时结果会很...