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GPT系列论文

试验结果GPT-2摘要IntroductionApproach数据集&模型试验结果GPT-3核心点名词解释few-shot做法图示数据集GPT由无监督预训练+有监督微调组成无监督预训练有监督微调如何将模型应用于下游任务

佛系调参·2023-04-08 12:06

一些NLP术语

一些NLP术语pre-training（预训练）fine-tuning（微调）下游任务Few-shotLearning（少样本学习）Prompt？

OPTree412·2023-04-06 21:16

1张2080ti用一天训练GPT2-small效果如何？

引言由于chatGPT的风靡，最近越来越多人开始讨论，为什么LLM通常使用decoder-only结构，并将GPT推向了一个前所未有的高度，因为GPT结构在zero-shot和few-shot任务上的极好效果

hangguns·2023-04-06 18:21

很全面的提示工程指南（包含大量示例！）

Specificity）避免不精确的描述（Preciseness）避免说不要做什么基础提示文本摘要信息抽取问答文本分类对话代码生成推理高级提示零样本提示（Zero-shotPrompting）小样本提示（Few-shotPrompting

Wilson-mz·2023-04-06 05:38

论文阅读（62）Meta-learning for semi-supervised few-shot classification

续袁·2023-04-04 18:22

ChatGPT三个关键技术

这种训练方式能够有效提升模型小样本学习（few-shotlearning）的能力。下图是一个情景学习的示例。可以看到，只需要以自然语言的形式描述两个情感分类任务输入输出的例子，LLM就能够对新输入数

黄乐荣·2023-04-04 09:05

论文解读: Few-Shot Text Classification with Induction Network

目的在文本分类中，经常碰到一些很少出现过的类别或这样不均衡的类别样本，而且当前的few-shot技术经常会将输入的query和support的样本集合进行sample-wise级别的对比。

Alex_Cen·2023-04-03 07:28

英语语法 | fewa few 和 littlea little 的区别

few/afew和little/alittle都可以作为程度副词，修饰动词，形容词还有比较级等，很多学生对于这对副词的用法还是存在着一些混淆，今天小编要跟大家一起来看看这两对副词之间的区别：fewafewfew

春喜外语·2023-04-03 04:27

论文浅尝 | Combat data shift in few-shot learning with KG

笔记整理：许方舟，天津大学硕士链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-022-1339-7动机现如今在元学习框架下诞生了许多小样本学习方法，他们能够从多种任务中学习并泛化到新任务中。如果所有样本都来自相同分布，这种情况下小样本学习能够达到预期的性能。然而在实际应用中，小样本学习范式往往会受到数据偏移的影响，即不同任务中的样本，甚至同一

开放知识图谱·2023-04-03 01:17

论文阅读：Few-shot Video-to-Video Synthesis

论文名称：《Few-shotVideo-to-VideoSynthesis》论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.12713论文翻译：https://blog.csdn.net

LiBiscuit·2023-04-01 08:06

ubuntu docker 里nvidia-smi 重启后可以，但过一阵（few days）报错（Failed to initialize NVML: Unknown Error）

问题遇到问题的服务器环境尝试可以的方案思考相关github讨论问题ubuntudocker里nvidia-smi但过一阵（fewdays）报错FailedtoinitializeNVML:UnknownError但重启后又可以检测到GPU遇到问题的服务器环境docker:20.10.16GPU：3090ubuntu版本：22.04尝试可以的方案在容器创建的时候，添加如下参数，其中***–devic

炼丹精神小伙·2023-04-01 07:07

【FEW-NERD: A Few-shot Named Entity Recognition Dataset 官方代码解读（一）代码框架】

FEW-NERD:AFew-shotNamedEntityRecognitionDataset官方代码解读（一）代码框架一、背景Few-NERD数据集介绍二、官方代码解读（一）代码总模块（二）train_demo.py1

陈俊琪·2023-04-01 04:38

Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition （孪生神经网络用于 One-Shot 图像识别）

目录1.摘要2.介绍3.方法3.用于图像验证的孪生网络4.有趣的一点5.其他6.论文链接1.摘要机器学习应用中学习好的特征的计算开销是非常大的，而且在某些情况下（few-shotlearning，可用数据很少

CaoChengtai·2023-04-01 02:51

[Few-shot learning] MAML

论文：[Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks](#Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks)台大李宏毅老师的视频课程：Meatalearning:MAML1.MetaLearningFew-shotleanring的方法可以分为三类：metri

Pr4da·2023-04-01 02:40

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Graph Neural Networks》

王白一·2023-04-01 02:03

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS翻译

基于GNN的小样本学习简介：我们提出利用基于推理的图模型来研究小样本学习问题，输入图像有标签或者隐藏标签。通过使用消息传播算法，我们定义了一种图神经网络来概述最近提出的几种小样本学习的模型。除了提高数值性能之外，我们的框架还可以轻松扩展到少数学习的变体，例如半监督学习或主动学习，这证明了基于图的模型能够很好地处理“关系”任务。介绍:监督端到端学习是在CV,speech,机器翻译任务中是非常成功的，

L793404933·2023-04-01 01:20

[Few-shot learning] Siamese neural networks

这篇文章主要介绍的是SiameseNeuralNetwork经典论文：GregoryKoch,etal.,SiameseNeuralNetworksforOne-shotImageRecognition.ICML2015。神经网络能够取得非常好的效果得益于使用大量的带标签数据进行有监督学习训练。但是这样的训练方法面临两个难题：有些情况下我们无法采集到大量数据；给数据打标签需要消耗大量人力财力。当我

Pr4da·2023-04-01 01:45

小样本学习（Few-shot Learning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn算法

新的方向，在做特征提取器部分发现网上知识点分散，在此总结一下小样本学习（Few-shotLearning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn

gcheney·2023-03-31 01:03

论文阅读《FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS》

论文名称:Few-ShotLearningwithGraphNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf论文解读参考:https://blog.csdn.net

LiBiscuit·2023-03-30 14:35

字母w的发音规则

如：law/l:/few/fju:/now/nau/3.字母w在下列单词中也不发音。如：who/hu:/whom/hu:

小米窝窝·2023-03-30 10:54

【论文阅读】 Few-shot object detection via Feature Reweighting

Few-shotobjectdetection的开山之作之一~~属于Metric-basedMethods特征学习器使用来自具有足够样本的基本类的训练数据来提取可推广以检测新对象类的metafeatures

c1assy·2023-03-30 03:44

【论文阅读】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection

我们发现，在稀有类上只对现有探测器的最后一层进行微调对于Few-ShotObjectDetection至关重要。

c1assy·2023-03-30 03:43

从BERT到ChatGPT！97页全面综述：那些年一起追过的预训练基础模型

ChatGPT在few-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能，让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。预训练基础模型（PretrainedFoundation

Amusi（CVer）·2023-03-29 07:35

few和little的区别有多大？

同样，few和little虽然都代表少量的意思，但在语法规则中我们也会作出类似的总结：(a)few和fewer/fewest应用于可数名词，比如：afewyears;fewerclients(a)little

传递教育·2023-03-28 18:27

论文笔记--Selective Annotation Makes Language Models Better Few-Shot Learners

论文笔记--SelectiveAnnotationMakesLanguageModelsBetterFew-ShotLearners1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1selectiveannotation(vote-k)2.2.2promptretrieval3.文章亮点4.原文传送门5.References1.文章简介标题：SelectiveAnnotationMak

Isawany·2023-03-27 07:38

语法 | 复合不定代词修饰词位置

那么常见的不定代词有one,some,any,all,every,each,another,other,few,little,both,neither,either等。

隔壁楼的冯老师·2023-03-26 16:37

Text Mining english stop words

•at•be•because•been•before•being•below•between•both•but•by•could•did•do•does•doing•down•during•each•few

DevFL·2023-03-25 14:52

java 将字符串首字母变大写

java将字符串首字母变大写1、引言今天遇到一个问题，需要将类似ydd_few、dsf_fsdf_dsfd、fds_dfg_kjen_wge这样的字符串转化成yddFew、dsfFsdfDsfd、fdsDfgKjenWge

活学编程思想·2023-03-24 19:54

论文阅读：《Cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation》

hello~好久不见！小李回归论文阅读啦！虽然是之前拖延的论文……才发现放假这么久都没有静下心看几篇（留下不学无术的眼泪）言归正传，今天记录的是关于小样本域适应的一篇2020的文章。论文名称：《Cross-domainfew-shotclassificationvialearnedfeature-wisetransformation》论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.

LiBiscuit·2023-03-20 11:52

论文阅读 [TPAMI-2022] Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation

论文阅读[TPAMI-2022]PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation论文搜索(studyai.com)搜索论文:PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation搜索论文:http://www.studyai.com/search/whole-site/

北岭狼人·2023-03-19 07:13

论文阅读 [TPAMI-2022] Label Independent Memory for Semi-Supervised Few-Shot Video Classification

论文阅读[TPAMI-2022]LabelIndependentMemoryforSemi-SupervisedFew-ShotVideoClassification论文搜索(studyai.com)搜索论文:LabelIndependentMemoryforSemi-SupervisedFew-ShotVideoClassification搜索论文:http://www.studyai.com/

北岭狼人·2023-03-19 07:11

GPT系列：GPT, GPT-2, GPT-3精简总结 (模型结构+训练范式+实验)

文章目录1、GPT1.1、模型结构：1.2、范式：预训练+finetune1.3、实验部分:2、GPT-22.1、模型结构2.2、范式：预训练+zero-shotzero-shot,one-shot,few-shot

#苦行僧·2023-03-17 08:43

看得更近，监督得更好：通过基于组件的鉴别器一次性生成字体

文章目录Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.Image-to-ImageTranslation2.2.Few-shotFontGeneration--2.2.

啊菜来了·2023-03-16 20:01

论文阅读：《Explanation-Guided Training for Cross-Domain Few-Shot Classification》

最近都在忙比赛的事情真拖了很久没有来更新我的论文阅读了……一下子都五月底了时间可太快了……论文名称：《Explanation-GuidedTrainingforCross-DomainFew-ShotClassification》论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.08790v2本篇文章只记录个人阅读论文的笔记，具体翻译、代码等不展开，详细可见上述的链接.Backgro

LiBiscuit·2023-03-16 11:28

小样本学习——概念、原理与方法简介

浙江大学网络空间安全博士在读）地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258562899参考论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.02653.pdf简要说明：Few-shotlearning

墨染青clothing·2023-03-12 16:44

论文阅读（六）Prototypical Networks for Few-shot Learning

1.摘要我们针对少样本分类问题提出了原型网络，其中一个分类器必须归纳为训练集中没有的新类，只给出了每个新类的一小部分示例。原型网络学习一个度量空间，在该空间中，通过计算到每个类的原型表示的距离，可以执行分类。与最近的少量样本学习方法相比，它们反映了一种更简单的归纳偏见，有利于这种有限的数据体制，并取得了良好的结果。我们提供了一个分析，表明一些简单的设计决策可以比最近涉及复杂架构选择和元学习的方法产

续袁·2023-03-09 08:52

每日复盘总结day3

1）今日做了什么：1、今天完成了英语选择题60道题，并且修正，背了单词100，学习了英语中最容易混淆且容易忘记的不定代词的含义：something，everthin，everyone，nothing，few

文章正在刷新中·2023-03-09 00:31

PHP中Too few arguments to function的问题及解决

目录PHPToofewargumentstofunction的解决PHP学习笔记-PHP报错处理错误报告级别调整错误报告级别自定义错误处理总结PHPToofewargumentstofunction的解决过去自定义函数的时候如果参数不足，则会抛出一个警告，但是在7.1开始，被提升为了错误异常。functiontest($param){}test();这样调用test，在7.1便无法执行，此时我们需

·2023-02-27 18:10

【AAAI 2023】针对视频分类的知识迁移

通过简单而有效的调整范例，该方法能够在各种视频识别场景（即zero-shot、few-shot、一般识别）实现了最先进的性能和高效

·2023-02-23 19:24

AAAI 2021 | 图蒸馏与小样本增量学习的碰撞

论文标题：Few-ShotClass-IncrementalLearningviaRelationKnowledgeDistillation论文作者：董松林、洪晓鹏、陶小语、常新远、魏星、龚怡宏论文链接

PaperWeekly·2023-02-22 16:41

Prompt Learning: ChatGPT也在用的NLP新范式

在这一新的范式下，大语言模型呈现出惊人的zero-shot和few-shot能力，使用较少的训练数据来适应新的任务形式。最近火爆出圈的ChatGPT是利用这一方式。

·2023-02-20 09:04

《Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning》翻译

Edge-LabelingGraphNeuralNetworkforFew-shotLearning摘要在本文中，我们提出了一种新的边标签图神经网络，其在边标签图上采用深度学习进行小样本学习。以往用于小样本学习的图神经网络方法基本上都是基于节点标签框架，该框架对类内相似、类间不同进行隐式建模。相反，我们提出的学习预测图上的边标签而不是节点标签，通过直接利用类内相似、类间不同对边标签进行迭代更新，从

墨染青clothing·2023-02-19 07:56

论文阅读《Few-Shot Learning as Domain Adaptation: Algorithm and Analysis》

今天更新的论文是比较早之前阅读的但是就是没有认真过一遍…论文名称：《Few-ShotLearningasDomainAdaptation:AlgorithmandAnalysis》论文地址：https:

LiBiscuit·2023-02-18 11:02

论文《Avoiding Inference Heuristics in Few-shot Prompt-based Finetuning》学习笔记

论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.041441.Motivation在进行sentencepairclassification的时候，如果是few-shotlearning

Vincy_King·2023-02-17 18:33

论文笔记：Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER

论文来源：NAACL2022论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.13532.pdf代码地址：https://github.com/rtmaww/EntLM/Abstract基于提示学习的方法成功应用于句子级的小样本学习任务主要得益于模板和标签词的复杂设计，但是当应用于token级别的标签任务（如NER）时，在所有潜在的实体spans内枚举模板是非常耗时的。针对此问题，本

Daisymanman·2023-02-17 18:01

论文阅读：GeoAug: Data Augmentation for Few-Shot NeRF with Geometry Constrain

中文标题：使用几何约束增强小样本神经辐射场提出的问题NeRF尽管简介有效，但是往往不能收敛到正确的几何结构。这个问题在小样本学习中尤为明显，往往在没有足够训练数据的情况下，很难使得MLP网络学习到正确的几何的隐表示，表现为深度数据的混乱和失真。创新点提出了一种基于几何约束和隐式深度监督的NeRF的数据增强方法。具体方法几何感知数据增强首先在训练集中6维自由度姿态P加任意噪声：然后渲染在位姿P’下图

BlueagleAI·2023-02-16 23:37

GPT 3.0：Language Models are Few-Shot Learners（2020-5-28）

模型介绍迁移学习是一种在自然语言处理中强大的技术，模型首先要针对数据丰富的任务进行预训练，然后再针对下游任务进行微调。GPT3.0通过引入统一的框架来探索NLP迁移学习技术的前景：将问题都转换为text-to-text格式，并在数十种语言理解任务研究比较了预训练目标，架构，未标记的数据集，迁移方法和其他因素。结合实验所得以及C4数据集，在许多基准上获得了最新的结果，这些基准涵盖了摘要，问题回答，文

不负韶华ღ·2023-02-16 23:54

论文笔记：Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners

可以仅仅通过一个自然语言提示（prompt）以及少量甚至无需样例（标注样本）就可以作出正确的预测，即GPT-3可以通过不使用一条样例的Zero-shot、仅使用一条样例的One-shot和使用少量样例的Few-shot

北在哪·2023-02-16 23:23

文献阅读：Language Models are Few-Shot Learners

文献阅读：LanguageModelsareFew-ShotLearners1.内容简介2.模型&实验1.模型&训练2.调用方法3.模型效果3.总结&思考文献链接：https://arxiv.org/abs/2005.141651.内容简介这篇文献就是大名鼎鼎的GPT3的工作。在这篇文章当中，OpenAI提出了GPT3模型，将自回归语言模型的参数量从前作GPT2的1.5B直线提升到了175B，并且

Espresso Macchiato·2023-02-16 23:53

ACL21 - Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners

受启发于GPT3使用prompt做Few-shot任务表现不错，本文提出LM-BFF模型，能更好的微

ywm_up·2023-02-16 23:53

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