Fine-tuning:先在大规模语料上进行预训练,然后再在某个下游任务上进行微调,如BERT、T5; Prompt-tuning:先选择某个通用的大规模预训练模型,然后为具体的任务生成一个prompt模板以适应大模型进行微调,如GPT-3; Instruction-tuning:仍然在预训练语言模型的基础上,先在多个已知任务上进行微调(通过自然语言的形式),然后再...
Fine-tuning是在预训练模型上进行有监督学习的过程,通常涉及调整模型的参数以适应新任务的数据。这个过程通常涉及更新模型的权重,以便在新任务上达到更好的性能。 2.4 Zero-shot学习 Zero-shot学习是指在一个任务中没有使用过的类别或关系可以通过模型的知识进行预测。在自然语言处理中,Zero-shot学习通常涉及将预训练...
论文的核心内容是提出了一种名为WiSE-FT(Weight-space ensembling for Fine-tuning)的方法,用于在保持零样本(zero-shot)模型的鲁棒性的同时,对其进行微调(fine-tuning)以提高在特定目标分布上的准确性。零样本模型,如CLIP或ALIGN,在没有针对特定数据集进行微调的情况下,能够在一系列数据分布上保持一致的准确性。然而...
robust fine-tuning of zero-shot models "Robust fine-tuning of zero-shot models"是指对零样本模型进行稳健的微调。在机器学习中,零样本学习是指模型在没有见过特定任务的数据情况下,能够对该任务进行推断或预测。 在零样本学习中,通常使用预训练的模型,然后在新任务上进行微调,以适应特定的任务。然而,由于新...
因为完形填空更符合预训练的形式,后面 p-tuning 提出连续的 token,但是还是依赖 hard token 作为初始化,并且比较敏感,也是在 full-shot 上证明了 prompt 方法比传统的 finetune 好,之前大家更多关注的是 few-shot 上的效果,后面出了很多花式魔改相关的论文,比如给 Verbalizer 融合知识或者直接去掉什么的,这里就...
除了直接将预先训练好的VLMs应用于下游任务而不进行finetuning的zero-shot预测之外，迁移学习通过prompt ...
论文解读:Finetuned Language Models Are Zero-shot Learners 简要信息: 一、概念: Instruction-tuning——finetuning language models on a collection of tasks (more than 60 NLP tasks) described via instructions 本文提出一种基于instruction-tuning的方法叫做FLAN(Finetuned LAnguage Net) ...
为此， NeruIPS'21有一个工作提出使用DNA信息作为side-information（Fine-Grained Zero-Shot Learning with...
GPT-SoVITS-V2模型测试,声音克隆(zero-shot),微调训练(fine-tuning),文字转语音,花佬开源官方项目地址:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 官方整合包地址:https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS-windows-package/tree/main 修改版整合包:https://pan.quark.cn/s/d6c7458e8c3d 展开更多...
Fish-Speech-V1.0.0整合包,声音克隆,文字转语音,本地推理4G显存可玩,few-shot底模测试 05:57 OpenVoiceV2整合包,修复更新,解决声音响度统一问题,增加西班牙语法语,文字转语音,TTS 05:38 AI音频处理,响度统一,音量归一化操作,响度标准,音量标准化 03:35 Fish-Speech教程,微调训练VQGAN和Llama,fine-tuning,...