В чём разница между методами Zero-Shot, One-Shot и Few-Shot для запросов к ИИ?

Разница между методами Zero-Shot, One-Shot и Few-Shot для запросов к ИИ заключается в количестве примеров, которые используются для обучения модели: www.geeksforgeeks.org {9-host}

• Zero-Shot (запрос без примеров). sysblok.ru Модель не видит обучающих примеров, но может сформировать отклик на основании общей структуры запроса и уже встроенного знания. vc.ru Такие запросы хорошо работают для популярных запросов, для которых обучали модель. sysblok.ru
• One-Shot (подсказка одним примером). www.analyticsvidhya.com Для выполнения конкретной задачи модели предоставляется один пример или шаблон. www.analyticsvidhya.com Этот подход использует минимальные данные, что делает его эффективным и ресурсосберегающим. www.analyticsvidhya.com
• Few-Shot (подсказка несколькими примерами). www.geeksforgeeks.org Модель учится выполнять задачи с небольшим количеством примеров (обычно от нескольких до нескольких десятков). www.geeksforgeeks.org Эти примеры используются для адаптации и обобщения к новым задачам. www.geeksforgeeks.org

Некоторые другие различия:

• Подход к обучению: Zero-Shot использует семантические представления или атрибуты для вывода свойств невидимых классов, One-Shot применяет методы на основе сходства, Few-Shot использует техники метаобучения. www.geeksforgeeks.org
• Применение: Zero-Shot полезен, когда нецелесообразно получать примеры для новых классов, One-Shot подходит для сценариев, где доступен только один пример, Few-Shot эффективен, когда можно собрать несколько примеров. www.geeksforgeeks.org
• Проблемы: Zero-Shot сильно зависит от качества семантической информации и может испытывать трудности с очень непохожими классами, One-Shot зависит от репрезентативности одного примера, Few-Shot подвержен риску переобучения небольшому набору данных. www.geeksforgeeks.org