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无标签度量学习

Self-Taught Metric Learning without Labels开源项目 – 无标签原则的度量学习方法
Self-Taught Metric Learning without Labels开源项目 – 无标签原则的度量学习方法

一种利用自我学习原则的度量学习方法，无需标签。
Self-Taught Metric Learning without Labels开源项目 – 无标签原则的度量学习方法
Self-Taught Metric Learning without Labels开源项目 – 无标签原则的度量学习方法

一种利用自我学习原则的度量学习方法，无需标签。
VICReg开源项目 – 自监督学习的正则化框架
VICReg开源项目 – 自监督学习的正则化框架

VICReg（Variance-Invariance-Covariance Regularization）是一种自监督学习框架，通过方差、不变性和协方差正则化来改善特征表示，旨在无标签数据的情况下训练模型并提高无监督任务的表现。
利用语言大模型中的标签变化进行 zero-shot 文本分类-基于标签变化的零样本分类
利用语言大模型中的标签变化进行 zero-shot 文本分类-基于标签变化的零样本分类

该项目探讨了五种语言大模型在四种语言的五个任务上的表现差异，通过特定方法优化性能，虽然相较于传统方法仍有不足，尤其在处理敏感问题时需注意偏差。尽管LLM在某些方面表现出优势，仍无法完全取代人类标注。文章还讨论了聚合模型标注与人类标注在速度、准确性、成本和偏见方面的权衡。
Clustering with LLM开源项目 – 客户细分与聚类分析项目
Clustering with LLM开源项目 – 客户细分与聚类分析项目

这是一个客户细分项目，探索结合大语言模型（LLM）和Kmeans算法的高级聚类技术及结果分析。
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