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. habr.com Few-shot позволяет модели лучше понять контекст задачи за счёт нескольких примеров. habr.com
• Повышение точности. www.restack.io Модель учится на предоставленных примерах, что может привести к улучшению точности. www.restack.io
• Применение в ситуациях, где сбор данных дорог или занимает много времени. www.restack.io Например, в медицинской визуализации или обнаружении редких событий. www.restack.io

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

Таким образом, few-shot предпочтительнее zero-shot, когда нужно работать с ограниченными данными и высокой точностью в определённых областях. www.ultralytics.com detecting-ai.com Выбор подхода зависит от конкретной задачи. www.ultralytics.com