В чем основные преимущества Few-shot подхода перед Zero-shot и Fine-tuning?

Некоторые преимущества Few-shot-подхода перед Zero-shot и Fine-tuning:

Zero-shot использует внутренние знания модели без примеров. habr.com Некоторые преимущества подхода:

• Экономичность. xite.ai Не требуется дополнительных данных и обучения. xite.ai
• Универсальность. xite.ai Подход хорошо работает в разных областях без необходимости настройки под конкретную. xite.ai
• Скорость. xite.ai Поскольку модель уже обладает обширными знаниями, подход позволяет быстро получать результаты для различных задач. xite.ai

Few-shot предполагает предоставление модели небольшого количества примеров для генерации желаемого результата. xite.ai Некоторые преимущества подхода:

• Гибкость. xite.ai Few-shot-подход балансирует между Zero-shot и полным обучением модели, предлагая руководство без большого объёма данных. xite.ai
• Улучшенная точность. xite.ai Предоставляя несколько релевантных примеров, можно настроить результат под конкретные потребности. xite.ai
• Адаптивность. xite.ai Этот подход полезен для задач, требующих более конкретных ответов, но не оправдывающих время и затраты на полное обучение модели. xite.ai

Fine-tuning позволяет модели адаптироваться под конкретный домен. habr.com Некоторые преимущества подхода:

• Настройка. xite.ai Fine-tuning позволяет моделям стать экспертами в определённой области, например в здравоохранении или финансах. xite.ai
• Улучшенная производительность. xite.ai Сосредотачиваясь на конкретных данных, настроенные модели дают более точные результаты. xite.ai
• Масштабируемость. xite.ai После настройки модель можно использовать для широкого спектра связанных задач в одной и той же области. xite.ai

Выбор подхода зависит от задачи: если требуется быстро протестировать модель на новой задаче, Zero-shot или Few-shot — оптимальный вариант. habr.com Если же необходима максимальная точность и стабильность, Fine-tuning остаётся лучшим решением. habr.com