¿Qué es Few-Shot Learning?
Un enfoque de IA donde los modelos aprenden a realizar nuevas tareas usando solo un pequeño número de ejemplos de entrenamiento.
Definición
Few-Shot Learning o Aprendizaje con Pocos Ejemplos es un enfoque de aprendizaje automático donde los modelos de IA pueden aprender a realizar nuevas tareas o reconocer nuevos patrones usando solo un pequeño número de ejemplos de entrenamiento, típicamente entre 2-10 ejemplos por categoría o tarea.
Propósito
El aprendizaje few-shot permite a los sistemas de IA adaptarse rápidamente a nuevos dominios o tareas sin requerir grandes conjuntos de datos, haciendo la IA más flexible y práctica para aplicaciones del mundo real donde los datos pueden ser escasos.
Función
El aprendizaje few-shot funciona aprovechando conocimiento preexistente y patrones aprendidos de tareas previas, usando técnicas como meta-aprendizaje, aprendizaje de transferencia, y aprendizaje contextual para generalizar desde ejemplos mínimos.
Ejemplo
Un modelo de lenguaje mostrado 3 ejemplos de traducir inglés a un idioma raro puede entonces traducir nuevas oraciones en inglés a ese idioma, a pesar de tener datos de entrenamiento mínimos para ese par de idiomas específico.
Relacionado
Conectado con Transfer Learning, Meta-Aprendizaje, Zero-Shot Learning, One-Shot Learning, y técnicas de Prompt Engineering.
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