В чем разница между zero-shot и few-shot методами работы с GPT-моделями?

Разница между zero-shot и few-shot методами работы с GPT-моделями заключается в количестве примеров, которые используются для обучения модели. 24

Zero-shot предполагает предоставление задачи модели без каких-либо конкретных обучающих данных. 2 Модель должна использовать свои предварительно обученные знания, чтобы сгенерировать ответ. 2 Такой подход подходит для общих задач, где не требуются специфические знания. 2

Few-shot предполагает отправку модели одного запроса, но с несколькими примерами, которые помогают модели понять и выполнить задачу. 2 Обычно используется для более специализированных задач, особенно где дополнительный контекст и примеры могут значительно повлиять на точность и релевантность ответа. 2

Некоторые другие различия:

• Точность ответа. 2 Zero-shot иногда даёт менее точные или более обобщённые ответы из-за отсутствия конкретного контекста. 2 Few-shot, как правило, даёт более точные ответы для задач с высокой специфичностью. 2
• Масштабируемость. 2 Zero-shot очень масштабируем, так как не требует специальной подготовки для задач. 2 Few-shot немного менее масштабируем, так как для каждого нового типа задач могут потребоваться новые примеры запросов. 2