В чем преимущества few-shot подхода перед zero-shot при работе с большими языковыми моделями?

Некоторые преимущества few-shot-подхода перед zero-shot при работе с большими языковыми моделями:

• Адаптация к новым задачам. dzen.ru Few-shot позволяет модели быстро обучаться и адаптироваться к новым, ранее не знакомым задачам, используя минимальное количество примеров. systems-analysis.ru
• Снижение зависимости от объёмных обучающих данных. dzen.ru В отличие от стандартного обучения, где нужны большие базы данных, few-shot работает без долгих тренировок. dzen.ru
• Возможность задать правильную форму ответа. dtf.ru Few-shot особенно полезен там, где задача предполагает не один возможный ответ, а множество допустимых форм. dtf.ru
• Имитация стиля и формата. dtf.ru Если примеры подобраны так, что в них повторяется определённая манера речи, ритм, структура — модель перенимает это как паттерн и продолжает в том же духе. dtf.ru

Однако few-shot — не универсальное решение. dtf.ru Это инструмент локальной настройки, который работает в определённых условиях: стабильная задача, ясная структура, повторяемый формат. dtf.ru