نقل بدون تدريب
Zero-Shot Transfer
قدرة النموذج على الأداء الجيد في مهام أو توزيعات بيانات لم يُدرَّب عليها صراحةً، معتمداً على المعرفة العامة المكتسبة أثناء التدريب المسبق.
The ability of a model to perform well on tasks or data distributions it was never explicitly trained on, relying on general knowledge learned during pre-training.
تُرجم أيضاًالتعميم بدون أمثلة، التعميم بدون تدريب مُسبَق على المهمة، النقل الصفري
أول ظهور في هذه المجموعة: ALIGN: توسيع نطاق تعلّم التمثيلات البصرية والبصرية-اللغوية بإشراف نصّي مُشوَّش (2021)
يظهر في هذه الأوراق
- ALIGN: توسيع نطاق تعلّم التمثيلات البصرية والبصرية-اللغوية بإشراف نصّي مُشوَّش2021في السماء ✦
- BLIP-2: بناء تدريب مسبق للرؤية واللغة انطلاقاً من مرمِّزات صور ونماذج لغوية كبيرة مُجمَّدة2023في السماء ✦
- تعلُّم نماذج بصرية قابلة للنقل عبر الإشراف باللغة الطبيعية2021في السماء ✦
- Grounding DINO: دمج DINO مع التدريب المسبق المُوجَّه لغوياً لكشف الأجسام المفتوح2023في السماء ✦
- ImageBind: فضاء تضمين واحد يربط كل الأنماط2023في السماء ✦
- Open X-Embodiment: مجموعات بيانات التعلّم الروبوتي ونماذج RT-X2024في السماء ✦
- تجزئة أي شيء2023في السماء ✦
- Self-Instruct: مواءمة النماذج اللغوية بتعليمات يولّدها النموذج بنفسه2022في السماء ✦
- شرارات الذكاء الاصطناعي العام: تجارب مبكرة مع GPT-42023في السماء ✦
- Voyager: وكيل مُجسَّد مفتوح النهاية يعمل بالنماذج اللغوية الكبيرة2023في السماء ✦