Чем отличается метод few-shot от zero-shot и one-shot в задачах обработки естественного языка?

Методы few-shot, zero-shot и one-shot отличаются количеством примеров, которые предоставляются нейросети для обучения в задачах обработки естественного языка: dev.to neiroseti.ai

• Zero-shot — нейросеть не получает примеры. neiroseti.ai Для выполнения задачи она использует свои знания, полученные при решении других задач и данных. dev.to Например, если попросить нейросеть перевести предложение, на котором она не обучалась, она может использовать контекст и языковые закономерности для разумного перевода. dev.to
• One-shot — нейросети предоставляется один пример задачи. dev.to neiroseti.ai Такой подход особенно полезен в задачах распознавания изображений, где уникальный экземпляр может предоставить достаточно информации для модели, чтобы сделать предсказание. dev.to
• Few-shot — нейросети даются два и более примера. neiroseti.ai Чем больше примеров, тем выше шанс, что ответ будет точнее и лучше соответствовать ожиданиям. neiroseti.ai Например, если показать нейросети несколько предложений, помеченных как положительные отзывы, она сможет определить закономерность и правильно классифицировать другие предложения как положительные или отрицательные. dev.to

Таким образом, few-shot предпочтительнее, чем zero-shot и one-shot, так как позволяет лучше понимать задачу и обеспечивает более точные результаты. neiroseti.ai