论文笔记 - MetaICL: Learning to Learn In Context
Motivation
- Facebook 的 MetaICL,牛逼就对了;
- 对 LM 针对 ICL 进行微调(而不是特定的任务);
- 去除了自然语言的 Template,使用更直接的方式,排除了 Template 设计对 output distribution 造成的影响,让模型自己推测要进行的任务(所以感觉这种方式无法进行 Zero-Shot 了?):
- $$former:\;This\;movie \;is \;funny, \;so \;my \;altitude \;towards \;this \;movie \;is <positive>$$
- $$now:\;Iput: \;This \;movie\; is \;funny. \;output:\;<positive>$$
- Noisy Channel 模式;(这里应该有个链接但是相关的文章我还没看)
Analysis
- 为了验证 Meta-training 确实很行,提出了三种实验设置:
- $HR\rightarrow LR$ 训练集很大,验证集很小;
- $X\rightarrow X$ 训练任务和测试任务一样;
- $Non-X\rightarrow X$ 训练任务和测试任务不一样(这个表现好说明泛化能力很强)。
论文笔记 - MetaICL: Learning to Learn In Context的更多相关文章
- 【论文笔记】Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs
论文:<Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs> 论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.0 ...
- 论文笔记: Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation
Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation 2018-11-03 09:58:58 Paper: http ...
- 论文笔记:Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach
Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach 2018-03-11 12:56:04 1. Introduc ...
- 论文笔记: Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平 ...
- 深度学习论文笔记-Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes
来自:CVPR 2014 作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predic ...
- 论文笔记:Learning wrapped guidance for blind face restoration
这篇论文主要是讲人脸修复的,所谓人脸修复,其实就是将低清的,或者经过压缩等操作的人脸图像进行高清复原.这可以近似为针对人脸的图像修复工作.在图像修复中,我们都会假设退化的图像是高清图像经过某种函数映射 ...
- 论文笔记:Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking
Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmer ...
- SfMLearner论文笔记——Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video
1. Abstract 提出了一种无监督单目深度估计和相机运动估计的框架 利用视觉合成作为监督信息,使用端到端的方式学习 网络分为两部分(严格意义上是三个) 单目深度估计 多视图姿态估计 解释性网络( ...
- 论文笔记:Learning regression and verification networks for long-term visual tracking
Learning regression and verification networks for long-term visual tracking 2019-02-18 22:12:25 Pape ...
随机推荐
- 网安等保-Linux服务器之最新Ubuntu-22.04-LTS系统内核优化与安全加固配置脚本使用分享
关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 本章目录 目录 0x00 前言 ...
- 【java】学习路径29-异常捕捉实例
import java.util.ArrayList;public class ExceptionCatchDemo { public static void main(String[] args) ...
- 开源IPTV源服务程序使用教程
Streaming-Media-Server-Pro 前言 我的目标是将程序打造成属于每个人的直播源服务,且对每个人完全开源免费!可作为家庭影院电视.视频等流媒体的提供商,兼容全平台,只需下载视频播放 ...
- KingbaseES应对表年龄增长过快导致事务回卷
背景 前几天碰到这样一个场景,在KingbaseES数据库当作数据同步节点.其特点是接收过来的数据量巨大,其更新超级频繁,最大的数据库达到6TB.这还不是主要的,主要导致问题发生原因是同步数据库有很多 ...
- Kubernetes DevOps: Jenkins
提到基于 Kubernete 的CI/CD,可以使用的工具有很多,比如 Jenkins.Gitlab CI 以及新兴的 drone 之类的,我们这里会使用大家最为熟悉的 Jenkins 来做 CI/C ...
- 如何调试 Docker
开启 Debug 模式 在 dockerd 配置文件 daemon.json(默认位于 /etc/docker/)中添加 { "debug": true } 重启守护进程. $ s ...
- Prometheus组件介绍
Prometheus Server Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分,负责实现对监控数据的获取,存储以及查询. Prometheus Server可以通过静态配 ...
- 内网横向渗透 之 ATT&CK系列一 之 横向渗透域主机
前言 上一篇文章中已获取了关于域的一些基本信息,在这里再整理一下,不知道信息收集的小伙伴可以看回上一篇文章哦 域:god.org 域控 windows server 2008:OWA,192.168. ...
- HTML&CSS-盒模型运用居中方式合集
方法:定位,外边距,内边距,层级,边框: 一个元素: 两个元素: 三个元素. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <he ...
- 对vue中的data进行数据初始化
this.$data:是表示当前的改变后的this中的数据 this.$options.data():是表示没有赋值前的this中的数据,表示 初始化的data 一般可以使用Object.assign ...