零样本学习 (Zero-Shot Learning) 的概念与实现 与少量样本学习不同,零样本学习是指模型在没有见过某类样本的情况下,能够对该类样本进行预测和分类。这意味着,模型通过已有的知识,可以对从未见过的类别或任务进行推理。零样本学习的实现通常依赖于知识的迁移或者知识图谱。模型在训练过程中学习到了一些通用的概念,这...
零样本学习 (Zero-Shot Learning) 的概念与实现 与少量样本学习不同,零样本学习是指模型在没有见过某类样本的情况下,能够对该类样本进行预测和分类。这意味着,模型通过已有的知识,可以对从未见过的类别或任务进行推理。零样本学习的实现通常依赖于知识的迁移或者知识图谱。模型在训练过程中学习到了一些通用的概念,这...
Zero-Shot要求模型具有广泛的背景知识和推理能力,而Few-Shot则要求模型能够从少量示例中学习并泛化到新示例。 提示工程 Zero-Shot提示、One-Shot提示、Few-Shot提示是在提示工程(Prompt Engineering)中的概念。 Zero-Shot提示:模型只根据任务的描述生成响应,不需要任何示例。 One-Shot提示:只提供一个例子。 Few-Shot...
这两种“提要求”的方法,恰恰就是prompt两种不同的技术:零样本提示(Zero Shot)和少样本提示(Few Shot)样本。 零样本提示(Zero Shot):是一种在没有任何相关示例的情况下,直接对模型进行提问的方法。 少样本提示(Few Shot):在提示中提供少量的示例,以帮助模型更好地理解任务的目标和输出要求。 如果你的提示直接...
简介:机器学习任务按照对 **样本量** 的需求可以分为:传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning。 一、传统监督式学习 传统learning,炼丹模式。传统深度学习的学习速度慢,往往需要学习海量数据和反复训练后才能使网络模型具备不错的泛化能力,传统learning可以总结为:海量数据 + 反复训...
先解释 one-shot。公司门禁用了人脸识别,你只提供一张照片,门禁就能认识各个角度的你,这就是 one-shot。可以把 one-shot 理解为用 1 条数据 finetune 模型。在人脸识别场景里,one-shot 很常见。 zero-shot 与 few-shot,回到 NLP 场景。用
大模型提示工程技术 | 六十、Zero-shot Learning(零样本学习)、Few-shot Learning(少样本学习),AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频,免费分享!
一、概念:零样本提示(Zero shot)与少样本提示(Few shot) 想象一下,你有一位非常聪明的助手。 很多时候,你只需要告诉他你想要做什么,他就能立刻理解并正确无误地替你办完。比如,你告诉他 " 请帮我找最近 3 个月 AIGC 的最新研究发现 ",他就能快速又贴心地给你想要的。但如果,你要他做的任务是 " 给客...
总结对比 zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个
Few-shot Learning:只需要几个样本来识别新类别的能力。与One-shot Learning类似,都是在训练集中每个类别都只有少量样本(一个或几个)的情况下,通过在更大的数据集上或利用知识图谱、领域知识等方法,学到一个一般化的映射,然后再到小数据集上进行更新升级映射。 总的来说,Zero-shot Learning和Few-shot Learning都...