В чем разница между Zero-Shot и Few-Shot Learning при работе с большими языковыми моделями?

Разница между Zero-Shot и Few-Shot Learning при работе с большими языковыми моделями (LLM) заключается в том, как модель получает данные для понимания и выполнения задачи. shelf.io

Zero-Shot Learning предполагает, что модели даётся задача без каких-либо предварительных примеров или контекста. shelf.io Для генерации ответа или выполнения задачи модель опирается на свои дообученные знания и ограниченную информацию, предоставленную внутри самого промпта. shelf.io

Few-Shot Learning предполагает предоставление модели небольшого количества примеров (обычно менее десяти) для иллюстрации задачи. shelf.io Эти примеры помогают модели понять контекст или конкретный шаблон, которому нужно следовать при генерации ответа или выполнении задачи. shelf.io

Таким образом, Zero-Shot Learning подходит для простых задач и исследовательских запросов, а Few-Shot Learning — когда нужно, чтобы модель «узнала» новое понятие или когда требуется точный формат вывода. neptune.ai

Пользователь

Время добавления