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-tun...
Zero Shot CLIP: 紫色曲线表示CLIP模型的Few Shot学习,其中对CLIP的图像编码器进行Few Shot的线性探测。有趣的是,当训练样本数量仅为1、2或4时,使用Few Shot的方式不如直接使用Zero Shot的CLIP性能好。这再次强调了使用文本引导的多模态学习的强大。 \3. Few Shot CLIP随样本增多的性能提升: 随着训练样本数量的...
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...
One-Shot学习:可以理解为用一条数据fine-tune模型。例如,在人脸识别场景里,你只提供一张照片,门禁就能认识各个角度的你。属于Few-Shot学习的特例。 Few-Shot学习:在模型训练过程中,如果每个类别只有少量样本(一个或几个),研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快...
下图是 in-context learning (左边一列)和一般 fine-tuning (右边一列)的区别,in-context learning 不产生梯度、不会更新模型参数,而 fine-tuning 会产生梯度、更新模型参数。 需要注意区分 in-context learning 中可以有 Zero-Shot、One-Shot 和 Few-Shot 的 Setting,但和 Zero-Shot learning、One-Shot learnin...
与Google的同期工作Instruction Tuning(FLAN模型)[1]相比,Zero-Shot性能在各数据集上几乎均有提升或可比,而模型参数减少10倍(Google的FLAN模型为137B); 我们可以发现:如此“耗资巨大”的工程,将prompt+多任务学习紧密结合起来,也许是提升Zero-Shot性能的“完美配方”。
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) ...
这样其实是只用文本蕴含任务的数据训练,得到了图文蕴含任务的模型,是zero-shot learning。这个过程的简单示意图如下: 4. Few-shot 解决VQA问题 文中还验证了CLIP + few-shot learning能给VQA任务带来多少提升,通过在小样本上finetune CLIP模型的部分参数,提升CLIP在zero-shot VQA上的效果。作者将VQAv2数据集按照...
此外,实验也表明:增加更多的Prompt数量,会提升Zero-Shot泛化性能。 5 T0 vs FLAN 上文提到过,本文的T0模型与Google的FLAN模型均属于Instruction Tuning思想,但仍有一些细节区别: 此外: T0++模型几乎在所有任务上超越或比肩FLAN模型,T0模型比FLAN模型小10倍。然而相同量级(8B)的FLAN模型,在多任务学习之后的Zero-Sho...
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...