Co to jest Few-Shot Learning?

Definicja

Few-Shot Learning to zdolność modeli sztucznej inteligencji do szybkiego uczenia się i wykonywania nowych zadań na podstawie bardzo małej liczby przykładów treningowych, zazwyczaj od 2 do 10 przykładów.

Cel

Celem Few-Shot Learning jest umożliwienie modelom AI adaptacji do nowych zadań bez potrzeby gromadzenia dużych zbiorów danych treningowych, co znacznie przyspiesza proces wdrażania AI w nowych domenach.

Funkcja

Few-Shot Learning funkcjonuje poprzez wykorzystanie wcześniejszej wiedzy modelu (pre-training) i mechanizmów generalizacji, które pozwalają na ekstrapolację wzorców z kilku przykładów na szerszy kontekst zadania.

Przykład

Model językowy pokazuje few-shot learning gdy po podaniu 3 przykładów tłumaczeń z polskiego na francuski, potrafi poprawnie przetłumaczyć nowe polskie zdania, mimo że nie był specjalnie trenowany na tym zadaniu.

Powiązane

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Few-Shot Learning, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!