zero-shot performance | BriefGPT

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文学文本引文归属中 LLMs 的实际评估：以 LLaMa3 为案例研究
通过对小说中引语归属进行评估，我们发现大型语言模型（LLMs）的性能与小说记忆程度呈正相关，但是即使对未见过的书籍，Llama3 仍表现出色。
PDF15 days ago
ICML视觉 - 文本交叉对齐：在视觉 - 语言模型中优化相似度评分
使用预训练的视觉 - 语言模型对查询图像和细致的文本描述进行对齐可以显著增强零样本性能，因此我们提出了一种加权视觉 - 文本交叉对齐（WCA）方法，该方法通过局部视觉提示技术确定查询图像中的局部视觉区域，并通过创建基于预训练视觉 - 语言模
PDFa month ago
CVPR评估零射击 GPT-4V 在 3D 视觉问答基准测试上的表现
我们在 3D VQA 基准测试中评估了 GPT-4 Vision 和 GPT-4 等基础模型的零样本性能，发现没有任何微调的 GPT-based agents 在封闭词汇环境中表现与传统建模方法相当，我们还通过与以前的基准测试进行初步比较，
PDFa month ago
CVPRQ-GroundCAM: 通过 GradCAM 度量视觉语言模型中的基准化能力
Vision and Language Models (VLMs) have remarkable zero-shot performance, but struggle with compositional scene understan
PDF2 months ago
指令调整能提高 LLMs 的一致性吗？
说明指令调整对模型的一致性有积极影响，提高了零样本性能、思维连贯性和价值对齐，并通过对事实记忆的机制分析解释了这些改进。
PDF2 months ago
基于文本的矢量图形推理
大型多模态模型在广泛的视觉语言基准测试中表现出色，但在需要对底层视觉细节进行精确感知的任务中（如比较线段长度或解决简单迷宫问题），常常遇到困难。针对这一挑战，我们提出了一种名为 Visually Descriptive Language M
PDF3 months ago
ACLSumTra: 跨语言少样本摘要的可微分管道
跨语言概括是生成与输入文档不同语言（例如从英语到西班牙语）的摘要，使目标语言的使用者能够获得其内容的简洁概述。本文提出重新审视了概括和翻译流程，其中概括和翻译任务按顺序执行，并通过利用许多可用的公共资源进行单语概括和翻译，从而获得了非常有竞
PDF3 months ago
基于 LLMs 的电子病历的小样本疾病预测：结合预测代理推理和关键代理指导的新方法
使用大型语言模型，本研究探索将结构化的患者就诊数据（例如诊断、实验室和处方）转化为自然语言叙述的可行性，并提出了一种利用不同角色的语言模型代理（预测者代理和评论者代理）的新方法。结果表明，相比传统的监督学习方法，在基于电子健康记录的疾病预测
PDF3 months ago
把握要点：为零 shot 关系抽取量身定制大型语言模型
通过使用语言模型生成初始种子实例并结合反馈进行改进，在关系抽取任务中实现零样本学习，取得了较基准方法更好的性能。
PDF4 months ago
视觉 - 语言变换模型的零射击和系统评估之间的有趣差异
基于一种新的梯度下降优化方法，本文探索了一个常用的视觉 - 语言模型的嵌入空间，通过 Imagenette 数据集的实验结果表明，尽管该模型达到了超过 99% 的零样本分类性能，但在系统性评估中却完全失败，使用线性近似说明了这些显著差异，并
PDF5 months ago
FM-Fusion: 基于视觉 - 语言基础模型的实例感知语义映射增强
基于视觉 - 语言基础模型，本研究提出了一种概率标签融合方法，用于从开放集标签测量中预测闭合集语义类别，以增强基于实例感知的语义映射；通过整合各模块构建一个统一的语义映射系统，并通过 ScanNet 和 SceneNN 数据集评估了方法的零
PDF5 months ago
ACL低资源语言中使用多语情感词典的零样本情感分析
通过使用多语种词典进行预训练，本文在低资源语言中增强了多语种语言模型的功能，在 34 种语言中进行了零样本情感分析任务，包括 6 种高 / 中资源语言，25 种低资源语言和 3 个代码混合数据集。结果显示，使用多语种词典进行预训练能够实现更
PDF5 months ago
通过使用文本描述使 VLMs 适应性更好的零射分类改进
通过使用大型语言模型（LLMs）生成的类别描述和丰富的细粒度图像分类数据集，我们提出了一种方法来改善视觉 - 语言模型（VLMs）在细粒度领域的零样本分类性能。通过在训练过程中利用图像 - 文本监督，我们的方法在鸟类和花卉等新颖类别的零样本
PDF6 months ago
优化视觉基础模型用于民用基础设施中裂缝分割
该研究通过引入视觉基础模型用于裂缝分割，并采用两种参数高效微调方法来提高其性能，通过比较实验验证了该方法在各种条件下的零样本性能表现，并为土木工程中视觉模型的发展提供了新思路。
PDF7 months ago
重新思考近红外人脸识别中的领域差距
利用大规模可见光数据对大型神经网络进行预训练，然后采用正则化的微调策略，通过将异构人脸识别问题视为低数据微调问题，达到或超过四个公开基准的最新成果。
PDF7 months ago
综合、诊断和优化：朝着细粒度的视觉 - 语言理解方向
视觉语言模型（VLM）在各种下游任务中展现出了卓越的性能，但是对于属性和物体间关系等细粒度的视觉语言概念的理解仍然是一个重要挑战。我们提出了一种渐进式流水线来合成在特定属性上变化而在其他方面保持一致的图像，并利用这个数据引擎设计了一个用于诊
PDF7 months ago
语言条件的检测变压器
我们提出了一个新的开放词汇检测框架 DECOLA，该框架使用语言条件下的物体检测器和伪标签来实现零样本性能。
PDF7 months ago
ROSO: 通过合成观测改进机器人政策推断
我们提出使用生成人工智能（AI）来改变推理过程中的观察，以提高预训练策略的零样本性能，并通过稳定的扩散来预处理机器人对新对象的观察，从而在未经漫长微调的情况下提高机器人的适应能力。
PDF7 months ago
EMNLP利用 LLMs 深入挖掘长文档问答中的话语结构
通过利用文档中普遍存在的话语结构，我们提出了一套技术方法，创造出文档的简洁表示形式，从而更全面地理解和分析不同部分之间的关系。我们保留了最佳零射击方法性能的 99.6％，同时仅处理了最佳方法在信息查询证据检索设置中使用的总令牌数量的 26％
PDF7 months ago
生成、过滤和融合：零样本神经排序器的多步关键词扩展
查询扩展对于复杂的现代交叉编码器排名器的影响尚未得到充分探索，本研究提出了 GFF 管道，通过生成、过滤和融合查询扩展更有效地改善零样本排名指标，进而改进了 BEIR 和 TREC DL 2019/2020 上的零样本 nDCG@10。
PDF8 months ago