- What does a platypus look like? Generating customized prompts for zero-shot image classification [47.8]
本研究は,画像領域の明示的な知識を使わずに,高精度なプロンプトを生成する簡単な手法を提案する。 大規模言語モデル(LLM)に含まれる知識を活用し、各オブジェクトカテゴリにカスタマイズされた多くの記述文を生成する。 このアプローチは、ImageNetの1パーセント以上のポイントゲインを含む、ゼロショット画像分類ベンチマークの精度を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 7 Sep 2022 17:27:08 GMT)- 大規模言語モデルからの知識を用いてゼロショット画像分類モデルの精度を上げるアプローチ。手作業で作成する部分をGPT-3のような大規模言語モデルに代替させるのはとても良さそう。
- リポジトリはsarahpratt/CuPL (github.com)