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...
两者的取舍,对自训练效果有决定性的影响。 本文的模型叫 GenCo,它引入 ChatGPT 进行数据增强,这是一个让人眼前一亮的解决方案。 a. 基座分类模型 借助SimCSE,将 zero-shot 分类,转换为句向量对齐任务。对于一条样本 x 和对应标签 c,记 g(x, c)为其编码向量的相似度(dot 或 cosine)。在所有候选标签中,g...
今天介绍CV计算机视觉的第七篇,零样本图像分类(zero-shot-image-classification),在huggingface库内有500个零样本图像分类模型。 二、零样本图像分类(zero-shot-image-classification) 2.1 概述 零样本图像分类是指模型对以前未见过的图片类别进行分类的任务,它要求模型能够在没有看到特定类别样本的情况下,对这些类别进行...
新型安全威胁识别：对于一些新出现的安全威胁，如新型的武器、爆炸物等，可能没有足够的标注数据来训练传统的图像分类模型。零样本图像分类器可以根据这些新型安全威胁的特征描述和图像信息，对其进行识别和分类，帮助安全人员及时发现潜在的安全隐患，保障公共安全。
zero shot learning 的分类zero shot learning 根据模型训练时对数据的可用性,zero-shot learning可以分为两类:Inductive Zero-Shot和Transductive Zero-Shot。 1. Inductive Zero-Shot:我们可以访问已知类别中的标注图像数据。除此之外,还可以访问已知类和未知类的语义描述,即训练过程中的集合A。该设置下的主要目标是...
简介:【人工智能】Transformers之Pipeline(四):零样本音频分类(zero-shot-audio-classification) 一、引言 pipeline(管道)是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象,将所有大模型分为音频(Audio)、计算机视觉(Computer vision)、自然语言处理(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks)。
本次分类任务实现的主要过程: 构造prompt 实现模型预测 代码存放位置:/Users/**/PycharmProjects/llm/zero-shot/llm_classification.py llm_classification.py脚本中包含两个函数:init_prompts()和inference() 3.1 导入必备的工具包 代码语言:javascript 复制 ...
简介:零样本学习(Zero-Shot Learning)是机器学习中的一种方法,模型在未见过的类别上进行分类,依赖于类别描述来建立训练与测试集间的联系。例如,通过已知的马、老虎和熊猫特征推断斑马。单样本学习(One-Shot Learning)则是在极少量样本(如一个)的情况下进行学习,目标是减少训练数据需求,适用于新类别出现时无需重新训...
ZeroShot算法的核心思想是根据样本的语义信息进行分类,通过将样本与已知类别之间的相似性作为分类依据,从而实现未知类别的分类。 ZeroShot算法主要包括以下步骤: 1.构建语义相似度矩阵:首先,需要构建一个语义相似度矩阵,该矩阵表示已知类别之间的相似度。通常,可以通过词嵌入技术或基于语义词典的方法来获取类别之间的语义...
ZSL问题的设定颇为独特，它涉及两个数据集：一是训练集，包含图像特征和对应的语义向量；二是测试集，包含待识别样本及其描述。解决这个问题的基础算法，便是巧妙地结合深度网络来提取图像特征，然后通过类别描述（语义向量）进行分类，这里可能采用岭回归作为桥梁，将特征空间与语义空间有效地连接起来。零样本...