Was ist Few-Shot Learning?
Eine Technik, bei der KI-Modelle lernen, neue Aufgaben mit nur wenigen Beispielen durchzuführen.
Definition
Few-Shot Learning ist eine Technik, bei der KI-Modelle lernen, neue Aufgaben oder Klassifikationen durchzuführen, indem sie nur wenige (normalerweise 2-10) Beispiele der gewünschten Ausgabe erhalten.
Zweck
Few-Shot Learning ermöglicht es KI-Systemen, sich schnell an neue Aufgaben oder Domänen anzupassen, ohne umfangreiche Trainingsdaten oder Neutraining zu benötigen, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.
Funktion
Die Technik funktioniert durch die Nutzung der vorhandenen Kenntnisse und Muster des Modells, um aus wenigen bereitgestellten Beispielen zu verallgemeinern und ähnliche Aufgaben basierend auf dem gelernten Kontext durchzuführen.
Beispiel
Ein Sprachmodell, das ein paar Beispiele für die Übersetzung von Englisch ins Deutsche erhält, kann dann weitere Sätze übersetzen, ohne speziell für diese Sprachpaarung trainiert worden zu sein.
Verwandt
Few-Shot Learning ist eng mit Zero-Shot Learning, One-Shot Learning, Transfer Learning und In-Context Learning-Techniken verbunden.
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