zero-shot evaluation | BriefGPT

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大型语言模型在电信领域的语言智能
在自然语言处理领域中，本研究通过对四个知名的大型语言模型（Llama-2，Falcon，Mistral 和 Zephyr）进行全面的零样本评估，与最先进的微调模型进行性能比较，评估了大型语言模型在电信领域内的知识和理解能力，并发现零样本的大
PDF4 months ago
ICLR从互联网视频中学习通用图像匹配器的方法
提出了 GIM：一个基于互联网视频的自我训练框架，通过结合标准领域特定数据集和互补匹配方法，在新的视频中创建密集标签，并通过强化增强的传播数据来训练单一通用模型，能够提高跨领域图像匹配的零样本性能。同时，引入了 ZEB 作为图像匹配的首个零
PDF5 months ago
说服性的视觉问答推理理由
通过对图像和问题对的预测答案生成视觉和文本理由，从而在零样本评估设置中实现了竞争性性能。
PDF5 months ago
描述符和词汤：克服参数效率精度权衡的问题，用于超出分布的少样本学习
通过使用训练数据，提出了两种更具灵活性的方法，即描述符汤和词汤，以提高少样本情况下的目标准确度，并在交叉数据集和领域泛化基准上优于现有的少样本方法和零样本方法。
PDF7 months ago
CVPRGeneCIS: 一种通用条件图像相似性基准评估
本文提出基于 GeneCIS 基准的零样本评估，旨在衡量模型适应一系列相似性条件的能力，并提出了一种基于现有图像 - 标题数据集自动获取信息的简单可扩展的解决方案，实验结果表明我们的模型在 GeneCIS 上表现出色，并进一步提高了相关图像
PDFa year ago
InstructZero: 大型黑盒语言模型中的高效指令优化
该研究提出了 InstructZero 方法，该方法通过优化一个低维的软提示来生成黑盒 LLMs 的指令，并使用贝叶斯优化来改进性能，在多项下游任务上展现出优于其他自动指令方法的性能。
PDFa year ago
InstructBLIP：通过指导微调实现通用的视觉 - 语言模型
本研究系统全面地研究了基于预训练系统的 BLIP-2 视觉语言模型的指导调整方法。通过构建 InstructBLIP 模型和使用指导语音特征提取，该模型在 13 个测试集上全面超越 BLIP-2 和更大的 Flamingo 模型，在单个下游
PDFa year ago
UPRISE：用于改进零样本评估的通用提示检索
UPRISE is a model that improves the generalization of large language models through a lightweight and versatile retrieve
PDFa year ago
时间考验：让视频语言模型具有时间感
本文旨在向已有视频语言模型注入时间感，通过后预训练等方式实现，观察经过处理后的模型在时间感知任务中的性能提升情况，并在六个数据集上进行了零样本评估。
PDFa year ago
非参数遮蔽语言建模
本论文介绍了一种基于非参数分布的掩码语言模型，其以参考语料库中的所有短语作为分布依据，通过对比学习和批次近似方法进行高效训练，实现了对罕见词或短语的有效预测和处理，与其他参数化模型比较表明，该模型在 9 项封闭任务和 7 项开放任务中的表现
PDF2 years ago
CLIP 模型是高效的继续学习器
本文发现，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型在冻结状态下，在不进行任何微调（零次评估）的情况下提供惊人的持续学习表现。作者在多种设置（包括类增量、域增量和任务不可知的增量学习）和五个
PDF2 years ago
BigBIO: 用于数据中心的生物医学自然语言处理框架
我们介绍了 BigBIO 项目，这是一个包含 126 个以上生物医学 NLP 数据集的社区库，可用于训练和评估语言模型，其数据集的元数据和编程访问支持元数据集合的构建，并且支持 End-to-End 的零样本任务。
PDF2 years ago
AAAI基于知识驱动的数据构建在常识问答中的零样本评估
本文提出了一种基于神经符号框架的零样本问题回答方法，利用预训练模型的外部知识资源，获得了在不同任务中的一致性提升，并且在任务结构保持的同时还生成了公平和信息丰富的问题，从而提高了语言模型的学习效果。
PDF4 years ago
EMNLP100 语言的实体链接
提出了一种新的多语言实体链接公式，其中语言特定的提及解析为面向语言不可知的知识库。在改进特征表示，负面挖掘和辅助实体配对任务的先前工作的基础上，我们在这个新的环境中训练了一个双编码器，以获得单个实体检索模型，它涵盖了 100 多种语言和
PDF4 years ago