В чем разница между Zero-shot, One-shot и Few-shot методами обучения GigaChat?

Разница между Zero-shot, One-shot и Few-shot методами обучения GigaChat заключается в количестве примеров, которые используются для обучения нейросети: developers.sber.ru www.geeksforgeeks.org

1. Zero-shot (нулевой выстрел) — запрос без примеров. developers.sber.ru Нейросеть получает задачу и решает её, опираясь на общие знания, полученные при первоначальном обучении. developers.sber.ru Если задать ряд запросов одного типа, ответы могут варьироваться по форме и содержанию. courses.sberuniversity.ru
2. One-shot (один выстрел) — один пример для подсказки. developers.sber.ru Модель получает один пример, чтобы задать нужный формат или направление мысли. developers.sber.ru Подход one-shot уже значительно повышает точность. developers.sber.ru
3. Few-shot (несколько выстрелов) — несколько разнообразных примеров. developers.sber.ru Нейросети предоставляют несколько примеров для достижения максимальной точности и строгого следования шаблону. developers.sber.ru Запрос few-shot идеален для сложных или неоднозначных задач. developers.sber.ru

Таким образом, Zero-shot подходит для простых задач, где нейросети достаточно общих знаний, One-shot — для ситуаций, когда есть только один пример, а Few-shot — для задач, требующих более точного ответа и строгого следования определённому шаблону. developers.sber.ru courses.sberuniversity.ru