Co je Zero-Shot Learning?
Schopnost AI modelu vykonávat nové úkoly bez specifických trénovacích příkladů, založené na stávajících znalostech.
Definice
Zero-Shot Learning je schopnost AI modelu vykonávat nové úkoly nebo klasifikace bez toho, aby viděl specifické trénovací příklady pro tyto úkoly, využíváním svých stávajících znalostí a porozumění.
Účel
Zero-Shot Learning umožňuje AI systémům být extrémně všestranné a adaptivní, reagováním na nové situace, pro které nebyly explicitně trénovány, což šetří čas a zdroje pro trénink modelů.
Funkce
Zero-Shot Learning funguje prostřednictvím využívání rozsáhlých znalostí, které model získal během pre-trainingu, k rozpoznávání vzorů a vytváření analogií, které může aplikovat na nové, neviděné úkoly.
Příklad
Jazykový model může být požádán o psaní kódu v programovacím jazyce, který se nikdy explicitně nenaučil, aplikováním obecných programovacích principů a syntaktických vzorů z podobných jazyků.
Související
Zero-Shot Learning úzce souvisí s Few-Shot Learning, One-Shot Learning, Transfer Learning a emergentními schopnostmi Large Language Models.
Chcete se dozvědět více?
Pokud vás zajímá více o Zero-Shot Learning, kontaktujte mě na X. Rád sdílím nápady, odpovídám na dotazy a diskutuji o zajímavostech na toto téma, tak se nebojte zastavit. Těším se na vás!
Co je GPU cluster?
GPU cluster je skupina grafických procesorů (GPU) propojených v síti, které...
Co znamená SAFe?
Scaled Agile Framework (SAFe) je soubor organizačních vzorců pro implementa...
Co je Multi-Agent Architecture?
Multi-Agent Architecture neboli Multi-agentní architektura je systém složen...