zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中,使得模型能够理解并关联图像和文本之间的关系。 在训练过...
Zero-Shot要求模型具有广泛的背景知识和推理能力,而Few-Shot则要求模型能够从少量示例中学习并泛化到新示例。 提示工程 Zero-Shot提示、One-Shot提示、Few-Shot提示是在提示工程(Prompt Engineering)中的概念。 Zero-Shot提示:模型只根据任务的描述生成响应,不需要任何示例。 One-Shot提示:只提供一个例子。 Few-Shot...
这种能力是由先进的深度学习模型和迁移学习方法得以实现的,zero-shot技术通常用于自然语言处理、计算机视觉和其他机器学习领域。 二、zero-shot的意义 1. 提高模型泛化能力 在传统的监督学习中,模型只能对其训练过的类别或任务进行预测。而zero-shot技术使得模型能够推广到先前未见过的情况下,提高了模型的泛化能力,使其...
· zero-shot分类:经过翻译后的图像嵌入再与文本提示进行对比,进行zero-shot分类任务,预测与文本描述最匹配的类别。 · 增强群体鲁棒性:该方法通过这种翻译操作提高了模型在不同群体(特别是对虚假相关特征敏感的群体)上的准确性,从而增强了模型的群体鲁棒性。 2 结语 文章提出了一种新的方法(TIE)来解决视觉语言模型...
Moirai 在跨越不同数据域和频率的各个时序数据内提供了强大的 zero-shot 预测性能。通过利用大规模数据预训练的力量,这个时间序列基础模型彻底改变了以往每个数据集一个模型的格局。它为下游预测任务中的用户提供了巨大的优势,消除了使用深度学习模型实现准确预测所需的额外数据、大量计算资源的需求。
CLIP是近年来在多模态方面的经典之作,得益于大量的数据和算力对模型进行预训练,模型的Zero-shot性能非常可观,甚至可以在众多数据集上和有监督训练媲美。简单来说,CLIP的high-level的idea非常直接,就是通过对比学习,对图像特征空间和文本特征空间进行对齐,给定任意图像和文本都可以映射到这个空间中,然后这些图像和文本就...
Zero-shot:直接给模型任务说明而不提供任何示例。 示例:生成一篇关于气候变化的文章。 One-shot:提供一个示例帮助模型理解任务格式。 示例:生成一篇关于气候变化的文章。示例:气候变化正在加速全球变暖,需要更多国际合作。 Multi-shot:提供多个示例以更全面地指导模型输出。
零样本学习(Zero-Shot Learning)是一种能够在没有任何样本的情况下学习新类别的方法。通常情况下,模型只能识别它在训练集中见过的类别。但通过零样本学习,模型能够利用一些辅助信息来进行推理,并推广到从未见过的类别上。这些辅助信息可以是关于类别的语义描述、属性或其他先验知识。
这篇文章将首先介绍CLIP的原理以及如何用CLIP实现zero-shot分类,然后我们将讨论CLIP背后的动机,最后文章会介绍CLIP的变种和其它的一些应用场景。 简介:CLIP是一种基于对比文本-图像对的多模态预训练方法,训练数据是文本-图像对,i.e., 一张图像和它对应的文本描述,通过对比学习,希望能够学习到文本-图像对的匹配关系...
零样本图像分类器（Zeroshot）ZeroShot Image Classifier（Zeroshot）是一款面向开发人员的开源工具，可从文本描述中创建图像分类器。它结合了大型图像数据集（LAION5B）和文本搜索模型（CLIP）以及一个预训练模型（DinoV2）来实现图像分类。使用文本的力量创建分类器，具有低延迟、快速高效的实时图像分类能力，并且可以...