Few

GPT-SoVITS语音合成服务器部署，可远程访问（全部代码和详细部署步骤）

学术菜鸟小晨·2024-08-28 19:31

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征

深视·2024-02-24 10:28

SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记

前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征，然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来，以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性，即在不使用元学习方法，而仅使用最近邻分类器的情况下，能否很好地处理小样本学习问题。本文发现，对图像特征进行简单的特征转换，然后再进行最近邻分类，也可以产生很好的小样本学习结果。比如，使用DenseNet特征的最近邻分类器，在结合均值相减（meansubtra

头柱碳只狼·2024-02-24 10:28

精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)

RelationalEmbeddingforFew-ShotClassification(ICCV2021)一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法，通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注”。这种方法依赖于两个关键模块：自相关表示（SCR）和交叉相关注意力（CCA），来分别处理图像内部和图像之间的关系模式。自相关表示（SCR）模块：用于捕捉单个图像内的结构化模式，通过转换基础特征

coding_ksy·2024-02-15 05:06

关于少样本学习、零样本学习、单样本学习中的support set和query set的概念解析

梳理一下关于少样本学习（如few-shotlearning）、零样本学习（zero-shotlearning）、单样本学习（one-shotlearning）中的supportset和queryset的概念

coding_ksy·2024-02-14 13:39

每周编辑精选｜FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规

小样本学习(Few-shotLearning)是指像人类一样能够通过很少的样本来学习掌握新任务。这一领域已经成为机器学习社区的热点，并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。

·2024-02-11 18:48

LLM少样本示例的上下文学习在Text-to-SQL任务中的探索

导语本文探索了如何通过各种提示设计策略，来增强大型语言模型（LLMs）在Few-shotIn-contextLearning中的文本到SQL转换能力。

Q同学的nlp笔记·2024-02-09 01:56

MarioNETte: Few-shot Face Reenactment Preserving Identity of Unseen Targets（AAAI20）

MarioNETteArchitectureFig.2展示了MarioNETte的框架图给定driverimagex\mathbf{x}x，一组targetimages{yi}i=1⋯K\left\{\mathbf{y}^i\right\}_{i=1\cdotsK}{yi}i=1⋯K，整个framework输出一幅Reenactedimage注意：driverx\mathbf{x}x是一帧图像，t

o0Helloworld0o·2024-02-05 10:27

论文解读：DeepBDC小样本图像分类

JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few-shot

十有久诚·2024-02-04 01:19

论文解读：Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)

这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率，这些算法的数据有限，并且高度依赖于图像patch的比较。

十有久诚·2024-02-04 01:19

【论文速览_01】Awesome Few Shot Segmentation论文

AwesomeFewShotSegmentationAwesomeFewShotSegmentation论文CVPR2023HierarchicalDenseCorrelationDistillationforFew-ShotSegmentation文章内容MIANet:AggregatingUnbiasedInstanceandGeneralInformationforFew-ShotSeman

lzl2040·2024-02-03 13:08

论文笔记：SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data

导语本文提出了SQLPrompt，通过创新的Prompt设计、基于执行一致性的解码策略，以及混合不同格式的Prompt和不同LLMs输出的方式，提高了LLM在Few-shotIn-contextLearning

Q同学的nlp笔记·2024-02-02 04:16

DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS

DifferentiAblepRompT(DART)，预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示（DART）模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较，其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记。我们利用语言模型中的一些参数作为模板和标记标记，并通过反向传播对它们进行优化，而不引入模型之外的其他参数。提出了一种新的可微提示（DART）微调方法。如图所示，关键思想是利

Tsukinousag·2024-01-28 03:46

吴恩达chatgpt学习

吴恩达chatgpt学习1、技术文档常用英文词汇2、指南策略1编写明确和具体的指令1.1使用分割符号如：1.2结构化输出1.3检查1.4少量训练提示few-shotprompting策略2给模型思考的时间

宣泠之·2024-01-24 23:38

太通透了！大模型接入业务系统的最佳实践来了

文章目录一、背景二、业务系统接入大模型的三种方式用通俗易懂的方式讲解系列技术交流三、直接PROMPT(提示语)方式接入PROMPT的常用技巧Zero-Shot,One-Shot,Few-Shot链式思维任务分解如何在

机器学习社区·2024-01-23 01:33

A Few Web Sites Related to CFD

On-linejournalofAppliedCFDCFDOnlineisalargesitewithdiscussionforums,awiki,listsofcommercial,open-source,andfreeCFDcodes,Booksandotherresources.CheckoutthelistofCFDandCFD-relatedcodes.Studentsareofteni

李彪_哈工大·2024-01-22 16:34

Prompt高级技巧：Few-Shots、COT、SC、TOT、Step-Back

CRISPE框架如图所示。所谓CRISPE框架，指的是：CR：CapacityandRole（能力与角色）。你希望ChatGPT扮演怎样的角色。I：Insight（洞察），背景信息和上下文。S:（陈述），你希望ChatGPT做什么。P：Personality（个性），你希望ChatGPT以什么风格或方式回答你。E：Experiment（实验），要求ChatGPT为你提供多个答案。如果我们要定义一个

lichunericli·2024-01-22 00:19

【计算机图形学】Few-Shot Physically-Aware Articulated Mesh Generation via Hierarchical Deformation

文章目录1.为什么要提出这个工作2.之前的工作（PrivousWork）网格生成模型Few-shot生成物理感知的机器学习3.PipelineOverview分层网格变形物理感知的变形校正4.实验评价指标定性实验

passer__jw767·2024-01-19 22:10

论文阅读：《Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation》

十二月了时间过得太快2020过得太快又太慢忙里偷闲的十二月有太多值得期待攒了好久终于来更新了论文名称：《Few-ShotUnsupervisedImage-to-ImageTranslation》论文地址

LiBiscuit·2024-01-13 20:21

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

二、研究动机1.zero-shot方法难以利用新增样本，few-shot方法需要对样本进行注释，无监督域自

二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

【论文译文】Few Shot Vid-to-Vid

原文是pdf，想下载的话可以戳：http://www.gwylab.com/pdf/few-shot-vid-to-vid_chs.pdf

bupt_gwy·2024-01-12 06:44

CVPR19-Few-shot

CVPR19-Few-shot本文主要总结了CVPR2019的few-shot的文章，主要从motivation，具体方法上进行总结。

vieo·2024-01-11 00:05

[R] First few steps for using R and Rstudio

R:DownloadR-4.3.2forWindows.TheR-projectforstatisticalcomputing.https://cran.r-project.org/bin/windows/base/Rstudio:RStudioDesktop-Posithttps://posit.co/download/rstudio-desktop/Q&A:whyweneedtodownloa

EricWang1358·2024-01-10 15:10

论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（巨无霸OpenAI GPT3 2020）

原文连接论文阅读：LanguageModelsareFew-ShotLearners（巨无霸OpenAIGPT32020）-知乎目录收起摘要1介绍2方法2.1模型和架构2.2训练数据集2.3训练流程2.4评估3结果3.1语言模型、完形填空和完成任务3.2封闭域问答系统3.3机器翻译3.4Winograd风格的任务3.5常识推理3.6阅读理解3.7SuperGLUE3.8NLI3.9综合和定性任务4

baidu_huihui·2024-01-10 13:23

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (一)

摘要上下文学习（ICL）已成为处理各种自然语言处理任务的一种新方法，它利用大型语言模型（LLM）根据上下文进行预测，并辅以一些示例或特定于任务的指令。在本文中，我们的目标是将这种方法扩展到利用结构化知识源的问答任务，并通过探索使用LLM的各种提示设计策略来改进文本到SQL系统。我们对不同的演示选择方法和最佳指令格式进行了系统研究，以提升LLM在文本到SQL任务中的表现。我们的方法涉及利用示例的SQ

数大招疯·2024-01-10 05:25

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (二)

ChatGPT论文：EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(一)3实验3.1实验设置数据集Spider：复杂文本到SQL问题的跨领域数据集。Spider-Syn：使用同义词替换Spider问题中的模式相关词汇，评估系统的鲁棒性。Spider-DK：在Spider示例中添加领域知识，评估跨领域泛化能力。Spider-

数大招疯·2024-01-10 05:25

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (三)

ChatGPT论文：EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(一)ChatGPT论文：EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(二)4分析4.1基于预测语法的检索现有的示例选择方法依赖于问题和数据库的语义表示。本文提出了一种专门针对代码

数大招疯·2024-01-10 05:25

用通俗易懂的方式讲解：使用 Mistral-7B 和 Langchain 搭建基于PDF文件的聊天机器人

LangChain使用带prompt和few-shot示例的LLM来提供相关响应和推理。LangChain擅长文档

Python算法实战·2024-01-08 11:50

（2024，少样本微调自适应，泛化误差界限，减小泛化误差的措施）多模态基础模型的少样本自适应：综述

Few-shotAdaptationofMulti-modalFoundationModels:ASurvey公和众和号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）

EDPJ·2024-01-08 05:13

论文阅读:《An Overview of Deep Learning Architectures in Few-Shot Learning Domain》

好久没有更新论文阅读这个系列了…上一次更新还是在家…极度拖延我本人（真怕哪天写着写着就不更了hh）其实论文都有看但是看得太杂就也没有想记录一下。今天更新一篇小样本的综述论文的阅读笔记。论文名称：《AnOverviewofDeepLearningArchitecturesinFew-ShotLearningDomain》论文地址：http://cn.arxiv.org/abs/2008.06365本

LiBiscuit·2024-01-07 16:42

a little 和little，a few和few的区别是什么？

(1)few和afew后接可数名词，little和alittle后接不可数名词。含义都是少量的意思。

小风xf·2024-01-06 15:22

小样本学习综述

小样本学习（Few-shotLearning）综述摘要:人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。

雪夜的星_e40c·2024-01-06 09:18

报错：installing, this may take a few minutes... wslregisterdistribution failed with error: 0x803b0001

报错的原因在于可能默认安装了wsl2管理员打开终端改为：wsl--set-default-version1然后再打开：就可以了留个安装方式除此之外，检查电脑，打开这个然后选中：如果之前没有打√，勾选后需要根据提示重启电脑Windows终端输入：wsl--set-default-version1然后启动这个Ubuntu就可以了，然后就是设置账号密码另一种方法可以下载：chttps://wslstor

初窺門徑·2024-01-03 20:48

小模型也能COT（人工智能大模型）

但是在思维链基础和进阶玩法中反复提到不论是few-shot还是zero-shot的思维链能力似乎都是100B左右的大模型才有的涌现能力，而在小模型上使用COT甚至会带来准确率的下降。

人工智能小豪·2024-01-03 17:01

模型复杂推理-思维链COT基础和进阶玩法

COT基础用法Few-shotCOTChainofThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels开篇自然是COT小王子的成名作，也是COT的开山之作

人工智能小豪·2024-01-02 02:00

【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

【深度学习：Few-shotlearning】理解深入小样本学习中的孪生网络深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望小样本学习的诞生元学习小样本学习孪生网络的基本概念孪生网络的细节TripletLoss架构特点关键组件训练过程主要应用领域未来展望示例图片结论备注

jcfszxc·2024-01-01 17:30

论文速看 Few-shot Image Generation via Cross-domain Correspondence

Few-shotImageGenerationviaCross-domainCorrespondencePaperlink:linkGithublink:link文章目录Few-shotImageGenerationviaCross-domainCorrespondenceAbstractThoughtsRelatedPapersFew-shotlearningDistancepreservari

Miao kristoff·2024-01-01 12:39

论文索引记录1

CLIP-GuidedDomainAdaptationofImageGeneratorsTraininggeneratorswithlimiteddataTransferlearningInthetransfer-learningscenario,‘few

Miao kristoff·2024-01-01 12:39

论文速看 Few-shot Image Generation with ElasticWeight Consolidation

Few-shotImageGenerationwithElasticWeightConsolidationYear:2020Paperlink:link文章目录Few-shotImageGenerationwithElasticWeightConsolidationAbstractInductionThoughtsRelatedWorkFew-shotlearningContinuouslearn

Miao kristoff·2024-01-01 12:38

MetaMT

前置学习：元学习，迁移学习，Few-shotlearning，life-longlearning等区别和联系，台大李宏毅https://blog.csdn.net/weixin_41684423/article

lude·2024-01-01 07:05

【论文阅读笔记】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs - EMNLP 2019

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法基于优化的方法（本文）文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1知识图谱嵌入2.2元学习（Meta-Learning）3TaskFormulation4Method4.1关系元学习器4.2嵌入学习器4.3训练目标5Experiments5.1数据集和评估指标5.2实施5.3结果5.4消融研究5.

卷卷0v0·2024-01-01 02:14

Ref 系列 UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces 论文阅读笔记

SegmentEveryReferenceObjectinSpatialandTemporalSpaces论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1统一的模型3.2特定任务的目标分割指代图像分割Few-shot

乄洛尘·2023-12-31 08:34

LLM之RAG实战（十一）| 使用Mistral-7B和Langchain搭建基于PDF文件的聊天机器人

LangChain使用带prompt和few-shot示例的LLM来提供相关响应和推理。LangChain擅长文档

wshzd·2023-12-30 20:17

GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners

GPT-3论文数据集CommonCrawl：文章通过高质量参考语料库对CommonCrawl数据集进行了过滤，并通过模糊去重对文档进行去重，且增加了高质量参考语料库以增加文本的多样性。WebText：文章采用了类似GPT-2中的WebText文档收集清洗方法获得了更大范围的网页数据。BooksCorpora：此外文章增加了两个来自网络的书籍语料库。Wiki：增加了英语百科语料库。方法模型架构基本延

u013308709·2023-12-30 06:31

Concept Learners for Few-Shot Learning笔记（ICLR 2021）

ConceptLearnersforFew-ShotLearningBackground——Fewshotlearningmeta-learningFew-Shotlearning与传统监督学习的区别RelatedWork——PrototypicalNetworkMotivationMethod符号定义公式原理ExperimentalResultsReferences这是2021年斯坦福大学在IC

kevin小新·2023-12-30 06:51

ICCV2021｜底层视觉(图像生成，图像编辑，超分辨率等)相关论文汇总（附论文链接/代码）[持续更新]

Kobaayyy·2023-12-25 22:40

目前最火的Gemini有哪些创新

和测试结果确实看着是很领先的模型，对video的识别GPT4v目前是做不到的，因为它的多模态encoder和decoder现在不支持video的与此同时也伴随着争议让一些问题发酵，比如为什么在MMLU里面few_shotCOT

周博洋K·2023-12-23 09:00

vue打包内存问题解决办法＜--- Last few GCs ---＞＜--- JS stacktrace ---＞

**[18484:0000026763669610]106760ms:Mark-sweep4016.0FATALERROR:Ineffectivemark-compactsnearheaplimitAllocationfailed-JavaScriptheapoutofmemory**解决办法：setNODE_OPTIONS=--max_old_space_size=8192

前无止境CSND·2023-12-21 18:05

人人都能懂的 Prompt 技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

先不说Google为什么在不同的指标写了不同的小字，这个问题在文章结尾回答。我们先来说说，这些小字是什么意思。其实，他们主要是表明了得到这些评测指标的时候，所采用的Prompt模式。今天，我们就来讲讲这些Prompt模式都是什么意思。为了方便对比，我将采用相同的任务不同的Prompt作为示例来讲清楚他们之间的区别。这个任务就是英文翻译成中文。CRISPE框架如图所示。所谓CRISPE框架，指的是：

光芒软件工匠·2023-12-21 15:38

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用通俗易懂的方式讲解：使用 Mistral-7B 和 Langchain 搭建基于PDF文件的聊天机器人

（2024，少样本微调自适应，泛化误差界限，减小泛化误差的措施）多模态基础模型的少样本自适应：综述

论文阅读:《An Overview of Deep Learning Architectures in Few-Shot Learning Domain》

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