文本分类是NLP领域的一个基本任务,本文将介绍Comprehend-it模型,它在文本分类场景有较好的表现,尤其是在多标签 0-shot 任务上展现了优于BART和DeBERTa等模型的优异性能。 Comprehend-it基于DeBERTaV3-base在自然语言推理和文本分类数据集上进行训练,训练的一个关键方面是使用了复杂的合成数据生成技术,可用于多种 0-sho...
本文在137B参数的预训练语言模型上执行instruction tuning,即通过自然语言指令在60个NLP任务混合数据集上微调模型。这个模型称为FLAN,即Finetuned Language Net。 为了评估FLAN在未见过任务上的zero-shot效果,根据任务类型将NLP数据集分为不同的组,将一个组的任务留出来,然后在其他组上微调FLAN。如上图1所示,为了...
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的模型应用于新的任务,而无需在新任务上进行额外的训练。 3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 在本节中,我们将详细讲解预训练模型、transfer learning、fine-tuni...
大家好,今天我们要聊的是人工智能领域中的一个神奇概念——零样本学习(Zero-Shot Learning),这个听起来有点科幻的技术其实已经悄然改变了我们对机器智能的认知。想象一下,如果AI无需预先接触过某个类别样本就能准确识别它,是不是很不可思议?接下来,我们就以通俗易懂的方式,揭开零样本学习的神秘面纱。 一、什么是...
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...
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 的发展史,就是从 zero-shot 到 few-shot。(摘自沐神的 paper reading 系列) ...
NLP领域近年来发展迅速，重点研究利用互联网上大量未标注数据的高效机器学习方法。无监督模型，例如BERT，通过迁移学习超越了所有下游需要监督学习的任务的基准。当前研究目标在于开发新的模型架构和无监督学习策略，特别是对于标注数据充足的任务，SOTA模型仍处于快速发展阶段。模型发展的一个显著优势在于，对大量...
Hinton等在2009年的Zero-shot learning with semantic output codes这篇论文里,提到的语意输出编码方式,思想其实与DAP的思路类似,也是在之前的特征空间与标签之间增加了一层,这里增加的一层不再是数据本身的属性,而是标签本身的编码,说简单点就是NLP里面的词向量(word2vec),通过将标签进行词向量的编码,利用模型基于...
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...
以CLIP为代表的视觉语言大模型(VLMs)在zero-shot识别等领域表现出了优异的性能,这改变了很多下游任务的学习范式,研究者们纷纷尝试如何将VLMs集成到现有的框架中来提高下游性能。虽然CLIP在ImageNet等代表性数据集达到了较高的准确率,但是其不可避免的出现了长尾数据识别较差的现象。例如对于“night snake”等十多个...