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limited labelled data
搜索结果 - 4
微调、提示、上下文学习和指导微调:我们需要多少标记样本?
在本研究中,我们旨在调查专用模型需要多少标记样本才能达到优越性能,同时考虑结果方差。我们通过观察提示、上下文学习、微调和指令调整的行为,确定它们在增加不同复杂度任务的标记训练样本数量时的平衡点,发现专用模型通常只需要少量样本(100-100
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5 months ago
有限标记数据学习对随机性的敏感性:相互作用和系统选择的影响
在有限标注数据的学习中,我们提出了一种方法来系统地研究随机因素的影响,并考虑它们之间的相互作用。通过应用该方法于多个随机因素,我们在多个任务上展示了现有研究中忽视随机因素之间相互作用所导致的不一致结果,并发现了更多系统性选择对随机因素的影响
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5 months ago
有限标记数据的学习稳定性及随机性影响的系统文献综述
通过综述 134 篇研究文献,我们全面概述了有限标记数据学习过程中随机性对稳定性的影响,探究、确定、缓解、比较及报告该随机性影响的四个主要任务,并提出七个挑战与未解决问题,以及进一步研究的可能方向。本综述旨在强调这个发展中的研究领域的重要性
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7 months ago
一种基于句子级分层 BERT 模型的有限标记数据文档分类方法
本研究说明了一种基于层次 BERT 模型(HBM)的长文本分类方法,其可以在有限的标记实例数量下实现比现有技术更高的性能,并且可以被用来作为长文本解释的有用工具。
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3 years ago
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