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...
谷歌近期将谷歌翻译升级成谷歌深度学习神经机器翻译系统(Google Neural Machine Translation ,GNMT),为通过人工智能提升谷歌翻译能力铺平了道路。此前,Google Brain-谷歌翻译研发团队,研究出一种机器翻译的自学方法,即所谓的“Zero-Shot翻译”。 该研究团队致力于“深度学习”的研究项目,结合人工智能技术,使谷歌翻译可以在...
Zero-shot(零样本) Prompt是一种很快速便捷的方式让我们对新任务做出尝试,很适合验证我们新的想法。 一点小的建议就是,只有当我们的zero-shot达不到我们输出的效果时候,我们才该去考虑训练或者优化我们的模型。其实本质上来说,所谓zero-shot就是使用模型固有的数据在回答问题。 接下来我们来试试一下zero-shot能够...
Zero-shot学习(Zero-shot Learning)是指在训练阶段不存在与测试阶段完全相同的类别,但是模型可以使用训练过的知识来推广到测试集中的新类别上。这种能力被称为“零样本”学习,因为模型在训练时从未见过测试集中的新类别。 举个例子,假设我们的模型在训练时只学习了动物中的狗、猫和鼠等三个类别,并没有学习到兔子...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
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。
对此,谷歌又提出了“Zero-Shot翻译”的概念。Zero-Shot翻译是指将一套翻译系统应用于多种语言间的翻译,这样就可以解决将神经机器翻译应用于全部103种语言的难题。Zero-Shot翻译已经在11月22日登陆谷歌翻译,目前被应用于新增16种语言中的10个。 谷歌给出下面的示意图解释“Zero-Shot翻译”的工作原理:...
ZSL就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。这样的能力听上去很具有吸引力,那么到底是怎么实现的呢? 假设我们的模型已经能够识别马,老虎和熊猫了,现在需要该模型也识别斑马,那么我们需要像爸爸一样告诉模型...
以CLIP为代表的视觉语言大模型(VLMs)在zero-shot识别等领域表现出了优异的性能,这改变了很多下游任务的学习范式,研究者们纷纷尝试如何将VLMs集成到现有的框架中来提高下游性能。虽然CLIP在ImageNet等代表性数据集达到了较高的准确率,但是其不可避免的出现了长尾数据识别较差的现象。例如对于“night snake”等十多个...