zero-shot generalizability | BriefGPT

关键词zero-shot generalizability

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CIF-Bench：一个用于评估大型语言模型通用性的中文指令遵循基准
LLMs 在处理中文任务方面存在限制，该研究引入了中文指令跟踪基准（CIF-Bench），评估 LLMs 对中文语言的零射击泛化能力，并揭示出评估偏差和性能差距问题。
PDF4 months ago
BA-SAM：可扩展的偏置注意力掩码用于分割任何模型
本文提出了 Scalable Bias-Mode Attention Mask（BA-SAM）解决图像分辨率变化对 Segment Anything Model (SAM) 的影响，并实现了零样本泛化能力。通过引入新的缩放因子和偏置模式注意
PDF6 months ago
SAM 遇见机器人手术：关于泛化性、鲁棒性和适应性的实证研究
基于 Segment Anything Model（SAM）的语义分割模型在机器人手术领域的鲁棒性、零样本泛化性能等方面进行了实证研究，发现 SAM 在使用边界框提示时表现出卓越的零样本泛化能力，但在点提示和未提示设置下，对仪器的整体分割困
PDFa year ago
模型是否真的学会遵循指令？一项关于指令调整的经验研究
本文分析了模型在指令调优过程中如何利用指令，并对比了模型在不同指令下的表现。结果显示，指令调优的表现提升可以来自学习表面模式，例如识别输出格式和猜测。因此，本研究提出了迫切需要更加可靠的指令调优方法和评估。
PDFa year ago
机器人手术 meets SAM: 从鲁棒性角度的经验研究
本研究探讨了 Segment Anything Model 在机器人手术领域的鲁棒性和零样本泛化能力，并发现该模型在利用点基提示和未提示的设置下，对机器人手术仪器的分割效果较差，且在一些复杂的手术场景中无法识别器械。同时，该模型也缺乏足够的
PDFa year ago
ACL多语言序列标注的结构级知识蒸馏
该研究提出使用知识蒸馏减少多语言模型与单语言模型之间性能差距，实验结果显示我们的方法优于多个基准模型并具有更强的零次通用性。
PDF4 years ago