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...
4 个传统的 nlp 任务 natural language inference、coreference、word sense disambiguation、sentence completion 和 14 个来自 BIG-bench 作为测试集,使用 accuracy 作为评估指标,和 FLAN 比没有做 few-shot 相关的实验。
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...
T0与GPT-3的Zero-shot性能对比,T0模型在11个数据上中有8个超越了GPT-3,而T0模型比GPT-3比小160倍,增加更多的prompt数量,会提升Zero-Shot泛化性能。相比FLAN模型参数减少超过10倍,在zero-shot场景下效果CB和RTE超过 FLAN,Winogrande和ANLI比FLAN稍差。 3.Training language models to follow instructions with huma...
如果说 NSP-BERT 这个模式,倒不是第一次出现,早前就有人提出用 NLI 模型来做 Zero Shot 的(参考《NLI Models as Zero-Shot Classifiers》[5]),它的格式跟 NSP 是基本一致的,但需要标签语料有监督地微调,而纯无监督的 NSP 的利用,这还是第一次尝试。
大语言模型(Large Language Models)已经给自然语言处理(NLP)领域带来了新的革命。在计算机视觉(CV)领域,Facebook近期推出的Segment Anything Model(SAM)工作,在视觉定位(Localization)任务上取得了令人振奋的结果。然而SAM作为一个极致的定位大模型,并没有识别(Recognition)能力,而识别是与定位同等重要的CV基础任务。现有...
GPT-2 是 zero-shot。效果没有超过 bert,又想发 paper,就把自己的卖点定义为 zero-shot(方法创新),即完全的无监督学习,论文的题目:Language Models are Unsupervised Multitask Learners。 GPT-3 是 few-shot。效果比 bert 好,不用找学术方法的卖点了,而且,zero-shot 做产品的性价比确实不高,换成了 few-sh...
用包含14种语言的跨语种自然语言推断数据集(cross-lingual natural language inference,简称XNLI)来测试,这种多语种句嵌入(上图的Proposed method)零数据(Zero-Shot) 迁移成绩,在其中13种语言上都创造了新纪录,只有西班牙语例外。另外,Facebook用其他任务测试了这个系统,包括ML-Doc数据集上的分类任务、BUCC双语文本数据...
经过指令微调(多任务微调),ED 模型也可以处理各类 NLP 任务,但需要指定各个任务的输入输出格式。本文和另一个大规模排列组合实验T5都发现 ED 对于新问题的 zero-shot 泛化性能更强。T5 设计的输入输出格式为 “前缀任务说明 + 指令”,如下图所示 前缀模型:Non-Causal Decoder-Only (ND)结构,也叫 prefix decoder...
为了解决这一问题,本文作者提出了一种简单有效的检索增强框架(REtrieval-Augmented Learning,REAL),REAL通过使用预训练文本中最常见的同义词来进行提示,可以显著提升模型的zero-shot性能,同时大幅减少存储占用和训练时间。 论文题目: The Neglected Tails of Vision-Language Models 论文链接: https://arxiv.org/abs/...