Какие существуют техники контекстного обучения в области искусственного интеллекта?

Некоторые техники контекстного обучения в области искусственного интеллекта:

• Обучение на основе нескольких примеров (few-shot learning). www.lakera.ai Модель получает несколько пар входных и выходных данных в качестве примеров для понимания описания задачи. www.lakera.ai Этот подход использует данные предварительного обучения модели и существующие параметры модели для точных предсказаний при решении сложных задач. www.lakera.ai
• Обучение на основе одного примера (one-shot learning). www.lakera.ai Модель получает один пример входных и выходных данных для понимания задачи. www.lakera.ai Несмотря на ограниченные данные, модель использует свои предварительно обученные параметры и семантические предварительные знания для генерации ответа, соответствующего описанию задачи. www.lakera.ai Этот метод часто применяют, когда доступных данных по конкретной области мало. www.lakera.ai
• Инженерия подсказок (prompt engineering). www.lakera.ai Эта техника включает тщательное создание подсказок для предоставления чётких инструкций и контекста модели, что позволяет ей более эффективно выполнять сложные задачи. www.lakera.ai
• Перенос обучения. dtf.ru Этот метод позволяет нейросетям использовать информацию, полученную при решении одной задачи, для эффективного решения другой. dtf.ru Такой подход значимо экономит время и ресурсы, особенно когда сбор данных для новой задачи является затратным или сложным процессом. dtf.ru
• Использование специальных библиотек и алгоритмов. dtf.ru Они отслеживают предшествующие вводимые данные и сохраняют их в памяти модели. dtf.ru
• Применение механизмов внимания. dtf.ru Они помогают модели сосредотачиваться на определённых частях входной информации, тем самым улучшая её понимание. dtf.ru
• Задание контекста вручную, добавляя важные детали в запросы к модели. dtf.ru