NLP中的零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)是一种先进的机器学习方法,其核心在于使模型能够在没有见过任何标注样本的情况下,对新的类别或任务进行有效的分类或推理。 这种方法特别适用于自然语言处理领域,因为在NLP中,新类别、新主题或新词汇不断涌现,传统需要大量标注样本的监督学习方法往往难以应对。 基本概念 零...
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...
本文在137B参数的预训练语言模型上执行instruction tuning,即通过自然语言指令在60个NLP任务混合数据集上微调模型。这个模型称为FLAN,即Finetuned Language Net。 为了评估FLAN在未见过任务上的zero-shot效果,根据任务类型将NLP数据集分为不同的组,将一个组的任务留出来,然后在其他组上微调FLAN。如上图1所示,为了...
【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...
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。
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...
零短文本分类是在一组类标签上训练分类器,并用分类器在训练集中没有看到的类标签来测试分类器的任务。NLP最近的工作集中在更广泛的背景下的zero-shot学习,zero-shot学习NLP现在意味着训练一个模型来完成它没有明确训练的任务。GPT-3是一个zero-shot学习者,吸引了相当多的关注。
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)。共计覆盖32万个模型 今天介绍NLP自然语言处理的第十篇:零样本文本分类(zero-shot-classification),在huggin...
zero-shot 与 few-shot,回到 NLP 场景。用 wikipedia、新闻等,训练一个 GPT 模型,直接拿来做对话任务,这个就是zero-shot。然后,发现胡说八道有点多,找了一些人标注了少量优质数据喂进去,这就是few-shot。 chatGPT 的发展史,就是从 zero-shot 到 few-shot。(摘自沐神的 paper reading 系列) ...
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、...