zero-shot predictions | BriefGPT

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Text2Topic：多标签文本分类系统，用于高效地检测用户生成内容中的主题，具备零射能力
通过使用 Bi-Encoder Transformer 架构，我们提出了 Text2Topic，它在文本主题的高精度多标签分类方面取得了较高的性能，同时支持零样本预测，并通过实时处理平台部署的最终模型在 92.9% 的微观平均准确率和 75
PDF8 months ago
使用公共互联网数据对多模式基础模型进行不确定性估计
基于自监督学习，基础模型可通过零样本能力对以前未见过的类别进行分类，并使用网络数据进行不确定性的估计；本文提出了一种使用具有与网络数据获取的潜在错误相关的新型一致性评分的拟合预测的不确定性估计的启发式方法，在生物医学基础模型中进行评估，并取
PDF9 months ago
ICCV为何视觉 - 语言模型的提示调整对噪声标签具有鲁棒性？
视觉语言模型通过大规模训练数据学习了一种通用的文本 - 图像嵌入。通过少量样本的提示调整，可以将视觉语言模型适应到新的分类任务中。我们发现，这种提示调整过程对标签噪声非常稳健，且具有鲁棒性。
PDFa year ago
CLIP-Adapter: 特征适配器提升视觉语言模型
本文提出一种新的视觉语言模型 fine-tuning 方式 ——CLIP-Adapter，通过在原训练模型上加入新特征层并进行残差式混合来实现，在各种视觉分类任务中表现优异，优于 context optimization
PDF3 years ago
使用 BERT 实现通用语言命名实体识别
本文研究了一种基于多语言 BERT 的单一命名实体识别模型，使用多任务学习和分块更新规则等正则化策略优化模型，并证明在多种语言数据集上表现优于专注于单一语言模型，并能够进行零样本预测。
PDF5 years ago