В чем преимущества метода few-shot перед zero-shot и one-shot?

Few-shot learning позволяет запускать новые автоматизированные сервисы без необходимости долгого и затратного сбора большого количества обучающих примеров. gimal-ai.ru Некоторые преимущества метода перед zero-shot и one-shot:

• Few-shot learning быстро учится на небольшом количестве примеров. www.godofprompt.ai Модель понимает и предсказывает новые задачи на основе ограниченной информации. www.godofprompt.ai
• Метод подходит для задач, где сбор больших объёмов данных затруднён или дорог. www.godofprompt.ai Например, для классификации редких объектов, распознавания рукописей, диагностики редких заболеваний. gimal-ai.ru
• Few-shot learning гибкий и эффективный. www.godofprompt.ai Модель быстро адаптируется к новой информации без необходимости в обширном дообучении. www.godofprompt.ai

Zero-shot learning полезен, когда сложно или невозможно собрать полные данные для обучения. www.godofprompt.ai Модель не привязана к конкретным примерам и может адаптироваться к новым задачам. gptagent.ai Однако у этого подхода есть недостатки: он может страдать от неточности из-за отсутствия прямого опыта с объектами или языками, что влияет на качество работы модели. gptagent.ai

One-shot learning позволяет компьютерам учиться и принимать решения на основе очень небольшого количества примеров, иногда всего одного. www.godofprompt.ai saturncloud.io Этот метод полезен в ситуациях, где сложно, дорого или нецелесообразно собирать большие объёмы данных. www.godofprompt.ai saturncloud.io Однако у него есть минус: поиск подходящего примера может быть сложным, и успех зависит от качества выбранного образца. www.godofprompt.ai