В чем преимущества метода few-shot при работе с нейросетями по сравнению с zero-shot?

Некоторые преимущества метода few-shot при работе с нейросетями по сравнению с zero-shot:

• Эффективность в случаях, когда доступно мало размеченных данных. 3 Few-shot позволяет модели лучше понять контекст задачи за счёт нескольких примеров. 3
• Повышение точности. 2 Модель учится на предоставленных примерах, что может привести к улучшению точности. 2
• Применение в ситуациях, где сбор данных дорог или занимает много времени. 2 Например, в медицинской визуализации или обнаружении редких событий. 2

Zero-shot, в свою очередь, не требует помеченных данных для выполнения задачи. 12 Модель использует внутренние знания для распознавания новых объектов, не нуждаясь в примерах. 1 Этот метод хорошо работает на обобщённых задачах (классификация, генерация, перевод), но имеет ограниченную точность в узкоспециализированных доменах. 3

Таким образом, few-shot предпочтительнее zero-shot, когда нужно работать с ограниченными данными и высокой точностью в определённых областях. 14 Выбор подхода зависит от конкретной задачи. 1