Few-shot learning: differenze tra le versioni

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Versione delle 07:54, 23 feb 2024

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
  • 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