zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中,使得模型能够理解并关联图像和文本之间的关系。 在训练过...
Mapping Images to Context-Dependent Words for Accurate Zero-Shot Composed Image Retrieval. GitHub - Pter61/context-i2w: Context-I2W: Mapping Images to Context-dependent words for Accurate Zero-Shot Composed Image Retrieval [AAAI 2024 Oral] 预训练阶段(左图):图像到上下文相关词映射的目标是从视角级...
1. Zero-Shot Text Classification with Self-Training pdf:https://arxiv.org/abs/2210.17541 code:https://github.com/IBM/zero-shot-classification-boost-with-self-training 这篇文章出来的时候,ChatGPT 还没火出圈,所以它走的还是传统优化路线。 a. 基座分类模型 文本为 NLI(Natural Language Inference) 式...
这种能力是由先进的深度学习模型和迁移学习方法得以实现的,zero-shot技术通常用于自然语言处理、计算机视觉和其他机器学习领域。 二、zero-shot的意义 1. 提高模型泛化能力 在传统的监督学习中,模型只能对其训练过的类别或任务进行预测。而zero-shot技术使得模型能够推广到先前未见过的情况下,提高了模型的泛化能力,使其...
当前,由于大模型展现出的zero-shot learning能力,人们乐观地预计大模型的性能可以相对于训练数据呈指数级增长,——这也是人们对AGI抱有期望的原因。 就算再退一步,两者呈线性关系,我们也能接受,毕竟只要多花时间、多花钱、多喂数据,到达了某个临界值之后,大模型就将无所不能。
Zero-shot:直接给模型任务说明而不提供任何示例。 示例:生成一篇关于气候变化的文章。 One-shot:提供一个示例帮助模型理解任务格式。 示例:生成一篇关于气候变化的文章。示例:气候变化正在加速全球变暖,需要更多国际合作。 Multi-shot:提供多个示例以更全面地指导模型输出。
谷歌上线Zero-Shot翻译系统 【AI世代编者按】工智能技术在面对两种语言同时转换成第三种语言时,可以在保证合理正确率的情况下翻译“语言对”( Language Pair )。这将大大减轻人工预先输入学习的工作,使人工智能技术在自学和解决问题方面有了长足的进展。 “中介语言”(Interlingua)--人工智能技术...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
简介:机器学习任务按照对 **样本量** 的需求可以分为:传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning。 一、传统监督式学习 传统learning,炼丹模式。传统深度学习的学习速度慢,往往需要学习海量数据和反复训练后才能使网络模型具备不错的泛化能力,传统learning可以总结为:海量数据 + 反复训...
Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。 1.2 实例 假设我们的模型已经能够识别马、老虎和熊猫了,现在需要该模型也识别斑马,那么我们需要告诉模型,怎样的对象才是斑马,但是并不能直接让...