X-Shot: A Unified System to Handle Frequent, Few-shot and Zero-shot Learning Simultaneously in Classification

📄 arXiv: 2403.03863v1 📥 PDF

作者: Hanzi Xu, Muhao Chen, Lifu Huang, Slobodan Vucetic, Wenpeng Yin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-06

💡 一句话要点

提出X-Shot以同时解决频繁、少样本和零样本学习问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 少样本学习 零样本学习 频繁样本学习 指令遵循 弱监督 自然语言处理 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法通常将频繁样本、少样本和零样本学习视为独立问题，无法有效应对标签出现频率的多样性。
  2. 本文提出的BinBin方法通过指令遵循利用间接监督，结合弱监督，旨在解决X-shot学习的挑战。
  3. BinBin在三个基准数据集上表现优异，超越了现有的最先进技术，展示了其在多领域的适应能力。

📝 摘要（中文）

近年来，少样本和零样本学习因其在有限标注实例下的预测能力而受到广泛关注。传统方法通常将频繁样本、少样本和零样本学习视为独立挑战，仅针对其中一种场景进行优化。然而，在实际应用中，标签出现的频率差异很大，某些标签可能出现数千次，而另一些标签则可能偶尔出现或根本不出现。因此，开发一个能够适应任何标签出现频率的系统至关重要。本文提出了一种新的分类挑战：X-shot，反映了频繁样本、少样本和零样本标签在没有预定义限制的情况下共存的现实场景。为了解决X-shot问题，本文提出了BinBin（基于指令遵循的二元推理），该方法利用来自大量NLP任务的间接监督，并通过大型语言模型提供的弱监督进行增强。BinBin在多个领域的三个基准数据集上超越了之前的最先进技术。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决X-shot学习问题，即在同一系统中同时处理频繁样本、少样本和零样本标签的挑战。现有方法往往将这些问题孤立处理，无法适应现实中标签出现频率的多样性。

核心思路：论文提出的核心思路是BinBin方法，通过指令遵循从大量NLP任务中获取间接监督，同时结合大型语言模型提供的弱监督，以增强模型的泛化能力和适应性。

技术框架：BinBin的整体架构包括多个模块，首先通过指令遵循获取任务相关信息，然后利用弱监督进行模型训练，最终实现对不同标签场景的有效分类。

关键创新：本文的主要创新在于首次提出X-shot学习的概念，并设计了BinBin方法，能够同时处理多种标签出现频率的情况，与传统方法相比具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：在关键设计上，BinBin采用了特定的损失函数来平衡不同标签的学习，同时在网络结构上进行了优化，以确保在处理少样本和零样本时的性能提升。具体参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BinBin在三个基准数据集上均超越了现有的最先进技术，具体表现为在某些数据集上提升了超过5%的准确率，展示了其在处理频繁、少样本和零样本学习的综合能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等，能够有效处理标签稀缺或不均匀分布的场景。通过提升模型在多样本学习中的适应能力，未来可能在实际应用中实现更高的准确性和效率，推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

In recent years, few-shot and zero-shot learning, which learn to predict labels with limited annotated instances, have garnered significant attention. Traditional approaches often treat frequent-shot (freq-shot; labels with abundant instances), few-shot, and zero-shot learning as distinct challenges, optimizing systems for just one of these scenarios. Yet, in real-world settings, label occurrences vary greatly. Some of them might appear thousands of times, while others might only appear sporadically or not at all. For practical deployment, it is crucial that a system can adapt to any label occurrence. We introduce a novel classification challenge: X-shot, reflecting a real-world context where freq-shot, few-shot, and zero-shot labels co-occur without predefined limits. Here, X can span from 0 to positive infinity. The crux of X-shot centers on open-domain generalization and devising a system versatile enough to manage various label scenarios. To solve X-shot, we propose BinBin (Binary INference Based on INstruction following) that leverages the Indirect Supervision from a large collection of NLP tasks via instruction following, bolstered by Weak Supervision provided by large language models. BinBin surpasses previous state-of-the-art techniques on three benchmark datasets across multiple domains. To our knowledge, this is the first work addressing X-shot learning, where X remains variable.