元学习算法,回归模型参数,对于一些新任务(no ground truth is available)--zero shot tasks 我们的meta learner 学习已知任务的模型参数(with ground truth)和已知任务与zero shot tasks的correlation。我们在Taskonomy数据集对模型进行了评估,有四个任务作为zero shot tasks :表面法线,房间布局,深度和相机姿态估计。
6.1. Generalization to Held-Out Tasks 我们想搞清楚的第一个问题是,multitask prompted training能否提升held-out任务上的泛化性。结果如下:对比T0和T5+LM,由于二者的区别仅在于,是否采用了multitask prompted training,因此,multi-task训练对效果的提升是显而易见的。
Motivated by such prior work, in this chapter, we present a meta-regression algorithm that regresses model parameters of zero-shot tasks from the model parameters of known tasks and the correlation of known and zero-shot tasks. The proposed method is evaluated on the Taskonomy dataset [54] ...
As a step towards developing zero-shot task generalization capabilities in reinforcement learning (RL), we introduce a new RL problem where the agent should learn to execute sequences of instructions after learning useful skills that solve subtasks. In this problem, we consider two types of genera...
Large language models have recently been shown to attain reasonable zero-shotgeneralization on a diverse set of tasks. It has been hypothesized that this isa consequence of implicit multitask learning in language model training. Canzero-shot generalization instead be directly induced by explicit multi...
Prompt任务(Prompt Tasks) 通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: ...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
Benchmarking Generalization via In-Context Instructions on 1,600+ Language Tasks 论文链接: https://arxiv.org/abs/2204.07705 4.1 Motivation 提出NATURAL-INSTRUCTIONSv2 新的评估模型泛化能力 Benchmark,涵盖了 1600+ 个任务、70+ 个不同任务类型、50+ 种不同语言,和 FLAN 不同的是使用了 in-context learni...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
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CV计算机视觉的第八篇,零样本物体检测(zero-shot-object-detection),在huggin...