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...
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...
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...
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。
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。
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...
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...
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其主要关注于计算机理解和生成人类语言。随着深度学习和大数据技术的发展,自然语言处理技术在过去的几年里取得了显著的进展。在本文中,我们将探讨自然语言处理的技术趋势,特别是从预训练模型到zero-shot学习的发展。
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/...
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...