1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其主要关注于计算机理解和生成人类语言。随着深度学习和大数据技术的发展,自然语言处理技术在过去的几年里取得了显著的进展。在本文中,我们将探讨自然语言处理的技术趋势,特别是从预训练模型到zero-shot学习的发展。 自然语言处理的主要任务包括文本分类、情感...
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...
抽取式摘要可谓是一项很常见的NLP任务,但是由于缺乏训练语料使得这项任务比较难进行train,可是我们知道英文的相关数据集其实很多,于是可以通过跨语态的技术来辅助目标语言的抽取摘要学习。即利用英语的数据集作为监督信息来对齐学习目标语言,进而达到目标语言的监督学习。 今天来介绍的这篇就是解决这个问题的,一起来看下吧...
机器人与多模态prompt Transformer在NLP领域多任务已经实现相当高的性能,仅一个模型就能同时完成问答、机器翻译、文本摘要等。 实现不同任务的接口就在于输入的文本提示,从而将具体的任务需求传递给通用大模型。 能不能把这种prompt接口用在通用机器人智能体上呢? 对于一个家务机器人来说,理想情况下,只需要输入给我拿...
【新智元导读】问答系统一向是NLP 领域的兵家必争之地,最近艾伦AI 研究所也发布了一个问答模型Macaw(金刚鹦鹉),参数量比GPT-3 小了16 倍,只有110亿,zero-shot问答性能还从57%提升到65%! 虽然OpenAI 的 GPT-3 系统已被证明在包括问答、文本生成等许多任务上非常有效,但它对于许多组织来说仍然相当于是一个「空气...
一、零样本学习的定义与应用 传统ZSL指在一组数据上训练分类器，预测不同数据源的未见过类别。现代NLP领域中，ZSL更广泛地指让模型执行未学习的任务。例如，GPT-2论文在未直接微调的下游任务（如机器翻译）中评估语言模型。重要的是理解不同ZSL方法的实验条件，一些方法需要为未见类别提供描述信息。二、...
b. 数据集:一共 62 个的 NLP task,根据任务类别进行分类,例如 Natural language inference、Machine translation 和 Sentiment 等,为了增加多样性对于每个任务 10 个手动构建 10 个 template。 c. 评估方法:例如当评估 Natural language inference 时候,把所有属于 Natural language inference 从训练集中剔除。当做生成...
但目前还缺乏足够的专业人员进行协助,NLP自身的发展也尚不足以满足ZSL的需要,使得整体进程相对缓慢。 这些桎梏不解决,ZSL即便具备从零起点到学霸的潜力,也只能入宝山而空回,被不如它的算法抢走工作机会。 回顾一年来CV技术的产业化进程,算得上是红红火火恍恍惚惚。 我们可以想象,未来一两年,从个人智能终端到城市的...
Transformer在NLP领域多任务已经实现相当高的性能,仅一个模型就能同时完成问答、机器翻译、文本摘要等。 实现不同任务的接口就在于输入的文本提示,从而将具体的任务需求传递给通用大模型。 能不能把这种prompt接口用在通用机器人智能体上呢? 对于一个家务机器人来说,理想情况下,只需要输入给我拿<杯子的图像>,机器人...
在NLP领域,零样本学习也能帮助模型理解未曾出现过的实体或概念。例如,当面临新的词汇或概念时,只要提供一个合理的定义或上下文解释,模型就可以在一定程度上理解和运用这些新信息。 3. 智能交互与个性化推荐 零样本学习技术还应用于智能客服、虚拟助手等领域,使得系统能够迅速理解用户提出的复杂需求或罕见问题,甚至可以根...