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...
少量样本学习与零样本学习的技术差异 虽然少量样本学习和零样本学习在解决数据稀缺问题上有相似的目的,但它们在技术实现上有着显著的差异。 样本需求:少量样本学习依赖于少量标注数据来进行训练,而零样本学习则完全不需要目标类别的标注数据,只需要目标类别的属性描述或者其他的中间信息。这使得零样本学习更加依赖于对语义...
Few-Shot(少样本)、One-Shot(单样本)和与 Zero-Shot(零样本)的概念都起源于机器学习。 在提示工程(Prompt Engineering)中,Few-Shot 和 Zero-Shot 学习的概念也被广泛应用。在 Few-Shot 学习中,模型会被给予几个示例,以帮助模型理解任务,并生成正确的响应,而 One-Shot 可以看作是一种最常见的 Few-Shot 。...
与传统的监督学习不同,few-shot leaning的目标是让机器学会学习;使用一个大型的数据集训练模型,训练完成后,给出两张图片,让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本,训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同一种事物,或者给模型兔子和狗的图片去判...
根据机器学习模型在小样本上难以学习的原因,Few-Shot Learning从三个角度解决问题,(1)通过增多训练数据提升h_I(Data)、(2)缩小模型需要搜索的空间(Model)、以及(3)优化搜索最优模型的过程(Algorithm)。 PS: 上面两张图均引自2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizingfrom a Few Examples: A Survey on...
论文题目:Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-shot Learning(ACM Computing Surveys,中科院 1 区) 简而言之,小样本学习是研究如何利用少量样本数据训练出性能优良的模型的方法论集合,是一种研究方向,涵盖了多种学习方法。 在这里插入图片描述 ...
Few Shot Learning（FSL）又称少样本学习，这是做AI研究经常遇到的一个问题。深度学习技术需要大量的数据...
Shot表示一个样本，Few-Shot Learning强调的是用很少的样本(通常是1个或几个样本)进行学习，不一定是指...
少样本学习，又称 few-shot learning，旨在让机器学习模型在接触新类别时仅需少量样本即可快速学习。这种学习方式在实际应用中极具价值，尤其当数据获取成本高昂或时间紧迫时。它与迁移学习在研究领域上有所重叠，特别是在源域样本丰富而目标域样本稀缺的情况下。少样本学习的范畴包括学习先验知识和学习策略...
本文主要探讨的是少样本学习(few-shot learning)这一概念，它在大模型训练中常常被提及，但缺乏清晰的解释。首先，澄清一个误解，将几个样例简单拼接在prompt中并不等同于小样本学习，这种无训练介入的方式更符合上下文学习（ICL）的范畴，而非小样本学习的定义。小样本学习是指在模型训练过程中，仅使用极...