few-shot-learning

Transfer learning / domain adaptation / domain generalization / multi-task learningなど。論文、コード、データセット、アプリケーション、チュートリアル。-転移学習

LLMを活用するための基本概念から高度な戦略まで、実践的なJupyter Notebookチュートリアル付きの22のプロンプトエンジニアリング技術。

このリポジトリには、Generative Pre-trained Transformer (GPT)、ChatGPT、PaLMなどに焦点を当てた、手作業で厳選されたプロンプトエンジニアリングのリソースが含まれています。

ドメイン適応に関する素晴らしいもののコレクション

PromptやLLMに関する論文のまとめ、オープンソースのデータとモデル、AIGCアプリケーション。

Sentence Transformersを用いた効率的な少数例学習（few-shot learning）

FSL-Mate: Few-Shot Learning (FSL) に関するリソース集

[pip install medmnist] 2Dおよび3Dの生物医学画像分類向けの18個の標準化されたデータセット

画像分類のための少数ショット学習を加速させる、すぐに使えるコードとチュートリアルノートブック。

[TPAMI 2023] LibFewShot: フューショット学習のための包括的なライブラリ。

大規模言語モデル (LLMs) を用いた生成的人事抽出 (IE) に関する素晴らしい論文集

LLMが自身の生成物に対するフィードバックを作成し、それを利用して出力を改善し、このプロセスを反復的に実行する仕組み

CLIPなどのビジョン言語モデルに向けた優れたプロンプト／アダプター学習手法のキュレーションリスト

「Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning」(CVPR2019)のTensorFlowおよびPyTorchによる実装

LLM、MLLM、およびその先のモデルマージ：手法、理論、応用、そして展望。ACM Computing Surveys、2026年。

微分可能凸最適化を用いたメタ学習（CVPR 2019 Oral）