論文の概要: Context-Aware Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10971v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 23:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 00:51:06.006790
• Title: Context-Aware Meta-Learning
• Title（参考訳）: コンテキスト認識型メタラーニング
• Authors: Christopher Fifty, Dennis Duan, Ronald G. Junkins, Ehsan Amid, Jure Leskovec, Christopher Re, Sebastian Thrun,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルのエミュレートを行うメタ学習アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、11のメタラーニングベンチマークのうち8つで最先端のアルゴリズムであるP>M>Fを上回り、一致します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.09326317432577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models like ChatGPT demonstrate a remarkable capacity to learn new concepts during inference without any fine-tuning. However, visual models trained to detect new objects during inference have been unable to replicate this ability, and instead either perform poorly or require meta-training and/or fine-tuning on similar objects. In this work, we propose a meta-learning algorithm that emulates Large Language Models by learning new visual concepts during inference without fine-tuning. Our approach leverages a frozen pre-trained feature extractor, and analogous to in-context learning, recasts visual meta-learning as sequence modeling over datapoints with known labels and a test datapoint with an unknown label. On 8 out of 11 meta-learning benchmarks, our approach -- without meta-training or fine-tuning -- exceeds or matches the state-of-the-art algorithm, P>M>F, which is meta-trained on these benchmarks. Our code is available at https://github.com/cfifty/CAML.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデルは、微調整なしで推論中に新しい概念を学ぶ能力を示す。 しかし、推論中に新しいオブジェクトを検出するために訓練された視覚モデルは、この機能を複製することができない。 本研究では,大規模言語モデルをエミュレートするメタ学習アルゴリズムを提案する。 提案手法では,凍結した事前学習された特徴抽出器を利用して,未知のラベルを持つデータポイントと未知のラベルを持つテストデータポイントを用いたシーケンスモデリングとして,視覚メタラーニングを再キャストする。 11のメタラーニングベンチマークのうち8つでは、メタトレーニングや微調整なしのアプローチが、これらのベンチマークでメタトレーニングされた最先端アルゴリズムであるP>M>Fを超え、一致します。 私たちのコードはhttps://github.com/cfifty/CAML.comで利用可能です。

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