few-shot tasks | BriefGPT - AI 论文速递

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AAAI弱分布检测器提高了视觉语言提示调整的泛化能力
我们提出了一种通用方法，用于在针对下游少样本任务进行精调时提高预训练视觉 - 语言模型 (VLMs) 的泛化能力。该方法利用了超出分布（OOD）检测来预测样本是否属于基本分布或新颖分布，然后使用由专门的竞争性评分函数生成的分数来融合零样本和
PDF3 months ago
CVPR冻结特征增强用于少样本图像分类
应用数据增强技术在冻结特征空间中可以显著提高少样本图像分类的性能。
PDF4 months ago
信息论软提示调整用于自然语言理解
该研究提出了一种信息理论框架，用于将软提示调整作为最大化提示和其他模型参数（或编码表示）之间的互信息的方法，从而发展了一种更为高效、准确和稳健的软提示调整方法 InfoPrompt。
PDFa year ago
动态掩码令牌表示的动态提示
本篇论文提出了一种改进的 Prompt-based fine-tuning 方法，名为 DynaMaR，它通过动态 Prompt 和 Mask Token 表征来解决过度拟合和人工规划任务的问题，并在四个电子商务应用中实现了平均 10% 的
PDF2 years ago
Few-shot Fine-tuning 的构建：以命名实体识别为例进行语言模型预训练的试验研究
本篇研究提出了一种基于预训练模型且更贴近预训练目标的新型 few-shot fine-tuning 框架 FFF-NER，应用于命名实体识别任务上，经过一系列实验及消融研究，确认其比现有序列标记、原型元学习和提示式方法等现有方法能够更有效改
PDF2 years ago
CVPR复现 BowNet：通过预测视觉单词包学习表示
该研究使用无标签数据自我监督学习的方法，使用词袋深度描述符作为学习目标以学习鲁棒、深度特征，该方法可以学习具有扰动不变性和上下文感知的图像特征，适用于几乎无样本的任务或有监督的后续任务，其中将深度特征用于 CIFAR-100 分类任务并未能
PDF2 years ago
ACL通过提示调整探索通用内在任务子空间
本文提出了一种称为内在提示调整 (IPT) 的分析流程，用于在一个统一的低维自然语言处理任务子空间内进行自然语言处理 (PLM) 的调整，研究结果表明，在 250 维的子空间中只需调整 250 个自由参数，即可表现出高的通用性。
PDF3 years ago