Zero-Shot Task Transfer cheer 2 人赞同了该文章 元学习算法,回归模型参数,对于一些新任务(no ground truth is available)--zero shot tasks 我们的meta learner 学习已知任务的模型参数(with ground truth)和已知任务与zero shot tasks的correlation。我们在Taskonomy数据集对模型进行了评估,有四个任务作为zero shot...
近期的工作展现了LLM的zero-shot能力——尽管模型训练时只建模了语言模型的目标,但是却能在那些训练过程中未显示见过的任务上表现不俗(如阅读理解、摘要等)。一个有影响力的假设是,LLM之所以能够泛化到新任务上,是因为在预训练过程中进行了隐式的multi-task学习。例如,通过对网络论坛中自由文本的训练,模型可能隐式...
今天给大家介绍一篇由42位作者共同参与的论文《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》这篇论文由Hugging Face牵头，如果用一连串数字来概括这篇论文，我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”：· 一共收集了171个多任务数据集，总共创建了1939个prompt，平均每个数据集有11.3个prompt；· 共...
Zero-shot-CoT跟Few-shot-CoT的区别在于,对于每个任务,Few-shot-CoT需要谨慎的人工工程将few shot样例转化为特定的答案格式,就是其中的逐步推理过程,而Zero-shot-CoT则不需要这些工程,只需要调用两次语言模型即可实现。Zero-shot-CoT跟Zero-shot的区别在于,Zero-shot-Cot多了生成多步推论的过程,最终输入语言模型的...
前几天,JayJay刷到一篇NB的paper《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》,共有42位作者参与,实属巨制: 这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt,平均每个数据集有11.3个...
As a step towards developing zero-shot task generalization capabilities in reinforcement learning (RL), we introduce a new RL problem where the agent should learn to execute sequences of instructions after learning useful skills that solve subtasks. In this problem, we consider two types of genera...
近期研究揭示了大语言模型（LLM）的零样本能力，尽管模型仅在语言模型目标上进行了训练，却能在未在训练过程中显式涉及的任务上表现出色，如阅读理解与摘要生成等。一个被广泛接受的假设是，LLM之所以具备泛化能力，是因为在预训练阶段进行了隐式的多任务学习。例如，通过对网络论坛中自由文本的训练，模型...
前几天,JayJay刷到一篇NB的paper《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》,共有42位作者参与,实属巨制: 这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt,平均每个数据集有11.3个...
Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization 论文链接: https://arxiv.org/abs/2110.08207 2.1 Motivation T0 和 FLAN 工作整体相似,区别是增加了任务和 prompt 数量,FLAN 使用了 decoder-only,T0 使用了 encoder+decoder,FLAN 每次针对测试一个任务训练一个模型,其他任务作为训练集,T0 为了测...
先写两个最近火热我比较看好的方向Transformer和Self-Supervised,我这里举的例子倾向于计算机视觉方向。最后再补充Zero-Shot和多模态两个方向。 1.Transformer 自从去年DETR和ViT出来之后,计算机视觉领域掀起了Transformer狂潮。目前可以做的主要有两个路径,一个是魔改DETR和ViT,另一个是不同task迁移算法。