对比baseline方法选择了目前最先进的zero-shot识别方法,例如DCLIP、CuPL和REACT等,其中DCLIP和CuPL是基于LLM的提示方法,REACT是基于检索增强的微调方法,与本文的REAL较为相似。 下表展示了本文方法的zero-shot性能,表中上半部分展示了REAL-Prompt与其他基于提示方法的性能对比。由于REAL-Prompt仅需使用同义词对原始概念...
首先在模型缩放(Model scaling)上,研究人员对所有方法从2M到200M参数量进行训练,编码器的尺寸始终保持为T5-base,在所有层次的zero-shot泛化性评估上,VIMA都绝对好于其他工作。 尽管Gato和Flamingo在更大尺寸的模型上性能有所提升,VIMA也仍然好于所有模型。 在数据缩放(Data scaling)上,研究人员对各个方法的训练数据...
24家机构的36位人员贡献prompt；· 基于包含prompt的数据集进行多任务学习（模型为11B的T5），Zero-Shot性能大幅超越大16倍的GPT-3模型；· 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137...
在跨任务类型的zero-shot性能测试上,只能从某些任务类型中受益,而利用其他任务的更多标记数据并没有持续提升。 五、总结 ZeroPrompt是一种多任务Prompt预训练方法(笔者归纳为多任务Prompt统一模型),可以显著提升zero-shot泛化性能。 需要不断强调的是:ZeroPrompt是一种“zero-shot adaptation with fewshot validation”...
本节中的 Zero-Shot 是指研究对未见过的数据集的泛化性能,也就是说一个模型训练号以后,在它从未见到过的新数据集上的性能如何。 CLIP 与 Visual N-Grams 的对比 作者这里对比了另外一种方法 Visual N-Grams,如下图6所示。最佳 CLIP 模型将 ImageNet 上的准确率从 11.5% 提高到 76.2%,并且与原始 ResNet-...
零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）在大型语言模型（LLM）中的应用，尽管不更新模型权重，也不提供...
切换模式 登录/注册 李白度 机器学习 CoSDA-ML:一种只需利用字典资源提高跨语言zero-shot任务性能的方法17 赞同 · 0 评论文章 发布于 2021-04-24 08:29 喜欢 分享 收藏举报 登录知乎,您可以享受以下权益: 立即登录/注册
· ZeroPrompt显著提升T5的zero-shot性能,从37.8提升到68.76,一共提升近31个点; · ZeroPrompt显著提升CPM2和盘古的zero-shot性能,提升近28个点; · ZeroPrompt的zero-shot性能与RoBERTa-large有监督finetune可比或更好(如上图红色标识); · ZeroPrompt与finetuned的RoBERTa-large相比,整体只差4.7个点,而ZeroProm...
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”。