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促进情境学习与指示在端到端任务导向型对话系统中的协同作用
利用 SyncTOD 改进了与任务有关的对话系统，通过在有限的数据情况下训练具有辅助模型和启示的大型语言模型，实现了在低数据设置中与 LLM 基准模型和 SoTA 模型相比的卓越性能。
PDFa month ago
OSR-ViT：开放式目标检测与发现的简洁模块化框架
对于开放世界的部署，目标检测器检测和标记新对象的能力对很多实际应用非常关键。本研究提出了一种名为 Open-Set Object Detection and Discovery (OSODD) 的新任务，并且提出了一种称为 Open-Set
PDF3 months ago
精选 LLM：LLM 与数据整理在超低数据环境中的表格增强的协同效应
通过结合大型语言模型的强大能力和强大的数据中心方法，利用数据增强方法提高低数据环境中机器学习的性能，从而为数据稀缺的领域和地区扩大机器学习的应用平台。
PDF6 months ago
ICML在少数据情况下，添加表面上无用的标签有助于 improving
本文研究表明，使用大规模数据集训练的网络之所以具有良好的泛化能力，并非仅仅因为有众多的训练示例，还因为类别的多样性鼓励了富有表现力特征的学习。当数据匮乏时，使用额外的标签进行学习是否仍然具有优势？本文针对乳腺 X 光图像中的肿瘤分割任务展开
PDF4 years ago