Few-shot learning: differenze tra le versioni
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* 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 | ||
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Versione delle 08:55, 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