Few-shot learning - Cronologia

Mindmakerbot il 13:29, 17 ago 2024

2024-08-17T13:29:29Z

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	* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]]		* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]]
	* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio		* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio

			{{#seo:
			\|title=Few-shot learning
			\|title_mode=append
			\|keywords=apprendimento automatico, deep learning, few-shot learning, fine-tuning, modelli di linguaggio, prompt, downstream task, zero-shot, one-shot
			\|description=L'apprendimento few-shot è una tecnica di deep learning che permette di addestrare modelli con pochi esempi. Questo approccio, che può essere considerato un caso speciale di apprendimento supervisionato, si basa sull'utilizzo di esempi nel prompt di un modello di linguaggio, migliorando l'accuratezza nell'esecuzione di compiti specifici.
			}}

Mindmakerbot il 11:17, 17 ago 2024

2024-08-17T11:17:39Z

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	~~Nome inglese: [[~~NomeInglese::Few-shot learning]]		{{Template concetto
			\|NomeInglese=Few-shot learning
			}}

	L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, viene usato per indicare, alternativamente:		L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, viene usato per indicare, alternativamente:
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	* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]]		* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]]
	* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio		* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio


	~~[[Category:concetto]]~~

	~~__SHOWFACTBOX__~~

Sara Maserati il 10:34, 11 apr 2024

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			Nome inglese: [[NomeInglese::Few-shot learning]]


	L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, viene usato per indicare, alternativamente:		L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, viene usato per indicare, alternativamente:

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	[[Category:concetto]]		[[Category:concetto]]

			__SHOWFACTBOX__

Michela il 16:31, 14 mar 2024

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	[[Category:~~concetti~~]]		[[Category:concetto]]

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Alesaccoia il 12:35, 3 mar 2024

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	L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, viene usato per indicare, alternativamente:		L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, viene usato per indicare, alternativamente:

	* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato~~]] o [[supervised learning~~]]		* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]]
	* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio		* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio


	[[Category:concetti]]		[[Category:concetti]]

Alesaccoia il 08:55, 23 feb 2024

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	* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]] o [[supervised learning]]		* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]] o [[supervised learning]]
	* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio		* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio


			[[Category:concetti]]

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Alesaccoia il 17:40, 21 feb 2024

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	L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, ~~indica~~, alternativamente:		L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, viene usato per indicare, alternativamente:

	- ~~dsadas~~		* la possibilità di fare [[fine-tuning]] su di un modello tramite pochi esempi annotati, per cui è un caso speciale di [[addestramento supervisionato]] o [[supervised learning]]
	- ~~dasdasddsa~~		* l'utilizzo di esempi direttamente nel [[prompt]] di un modello di linguaggio, che normalmente permette, in linguaggio naturale, di aumentare l'accuratezza nell'esecuzione del [[downstream task]] riepstto, per esempio, all'esecuzione [[zero-shot]] o [[one-shot]], in cui rispettivamente viene indicato solo l'obiettivo del task oppure viene fornito un solo esempio

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Creata pagina con "L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, indica, alternativamente: - dsadas - dasdasddsa"

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L'apprendimento few-shot, nell'ambito dei modelli di deep learning, indica, alternativamente:

- dsadas
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