В чем заключаются преимущества и недостатки zero-shot, one-shot и few-shot подходов в контексте обучения моделей?

Zero-shot подход (обучение без примеров) предполагает, что модель выполняет новую задачу без обучающих примеров, относящихся к этой конкретной задаче. vc.ru Преимущества:

• Универсальность. www.analyticsvidhya.com Модели могут выполнять широкий спектр задач, не требуя специальных обучающих данных для каждой задачи. www.analyticsvidhya.com
• Эффективность. www.analyticsvidhya.com Поскольку zero-shot не требует точной настройки для конкретной задачи, он может сэкономить время и ресурсы по сравнению с традиционными методами точной настройки. www.analyticsvidhya.com
• Обобщение. www.analyticsvidhya.com Помогает моделям обобщать свои знания, что позволяет им применять полученные знания к невидимым задачам или подсказкам, способствуя более глубокому пониманию языка. www.analyticsvidhya.com

Недостатки:

• Недостаток конкретизации. vc.ru Zero-shot демонстрирует эффективность, пока задача соответствует уже встроенным паттернам. vc.ru При выходе за пределы этих паттернов модель может формировать обобщённые или расплывчатые ответы. vc.ru
• Инструкция как уязвимость. vc.ru Поскольку zero-shot зависит от структуры запроса, он уязвим к нечётким, неоднозначным или неполным формулировкам. vc.ru

One-shot подход (обучение на одном примере) предполагает, что модели даётся только один пример. systems-analysis.ru Преимущества:

• Адаптация в динамических условиях. {9-host} Модели могут быстро адаптироваться без необходимости полной переобучения на новых данных. {9-host}
• Эффективность. {9-host} One-shot использует врождённую способность человека распознавать закономерности и принимать решения на основе ограниченной информации, что помогает сократить разрыв между когнитивными процессами человека и искусственным интеллектом. {9-host}

Недостатки:

• Ограничения контекстного окна. systems-analysis.ru Количество примеров лимитировано максимальной длиной контекста модели. systems-analysis.ru
• Чувствительность к примерам. systems-analysis.ru Результат сильно зависит от качества, порядка и формата предоставленных демонстраций. systems-analysis.ru
• Риски для безопасности. systems-analysis.ru Передача конфиденциальной информации в качестве примеров может быть небезопасной. systems-analysis.ru

Few-shot подход (обучение на нескольких примерах) предполагает, что модели предоставляется несколько (обычно от 2 до 10) демонстрационных примеров. systems-analysis.ru Преимущества:

• Гибкость и адаптируемость. spotintelligence.com Few-shot позволяет моделям быстро адаптироваться к новым задачам или классам с ограниченным количеством размеченных данных. spotintelligence.com
• Снижение усилий по разметке. spotintelligence.com Few-shot уменьшает необходимость в обширной ручной разметке больших наборов данных. spotintelligence.com
• Эффективность данных. spotintelligence.com Техники few-shot обучения разработаны для эффективного использования ограниченных размеченных данных. spotintelligence.com
• Быстрая адаптация. spotintelligence.com Модели могут обобщать по нескольким примерам и делать точные предсказания по невидимым примерам с минимальным дополнительным обучением. spotintelligence.com

Недостатки:

• Ограниченная обобщающая способность. spotintelligence.com Хотя few-shot модели могут адаптироваться к новым задачам или классам с ограниченными данными, их обобщающая способность может быть ограниченной по сравнению с моделями, обученными на больших наборах размеченных данных. spotintelligence.com
• Чувствительность к составу набора поддержки. spotintelligence.com Выбор примеров поддержки и их inherent biases могут влиять на производительность модели. spotintelligence.com
• Сложность работы с данными вне распределения. spotintelligence.com Few-shot модели могут испытывать трудности при работе с данными, которые значительно отличаются от обучающих данных. spotintelligence.com
• Переобучение на наборе поддержки. spotintelligence.com Поскольку few-shot модели имеют ограниченные данные, они склонны к переобучению на наборе поддержки. spotintelligence.com