Few-Shot Learningとは何ですか？
少数の例（通常2-10個）からAIモデルが新しいタスクを学習する機械学習手法。
定義
Few-Shot Learning（少数ショット学習）は、限られた数の例（通常2-10個）をプロンプトに含めることで、AIモデルが新しいタスクのパターンを理解し、同様のタスクを実行できるようになる学習手法です。
目的
Few-Shot Learningは、大量の訓練データを必要とせず、少数の実例から迅速に新しいタスクに適応し、効率的で柔軟なAIシステムを構築することを目指します。
機能
Few-Shot Learningは、プロンプト内で提供された少数の入力-出力ペアを分析し、その中のパターンを認識して、新しい類似した入力に対して適切な出力を生成します。
例
「以下の例を参考に、感情を分析してください： 『映画が素晴らしかった』→ ポジティブ 『つまらなかった』→ ネガティブ 『音楽が好きです』→ ?」 という形式で、モデルが「ポジティブ」と答える能力です。
関連
Few-Shot LearningはZero-Shot Learning、One-Shot Learning、プロンプトエンジニアリング、Chain of Thought、In-Context Learningと密接に関連しています。
もっと知りたいですか？
Few-Shot Learning（少数ショット学習）についてもっと知りたい場合は、Xで私に連絡してください。これらのトピックについてアイデアを共有したり、質問に答えたり、好奇心について議論したりするのが大好きなので、ぜひ立ち寄ってください。またお会いしましょう！