F
Few-shot Learning
Также известен как: Обучение по нескольким примерам, In-context Learning
Машинное обучениеОпределение
Few-shot Learning — способность модели выполнять новую задачу, увидев лишь несколько примеров в промпте без дополнительного обучения.
Простое объяснение
Few-shot Learning — как показать AI пару примеров "делай как здесь" и он понимает паттерн. Не нужно учить заново — достаточно нескольких демонстраций.
Подробнее
Few-shot — одна из emergent abilities больших моделей. Вместо fine-tuning на тысячах примеров, достаточно показать 2-5 примеров в контексте. Zero-shot — без примеров, one-shot — с одним примером. Работает благодаря in-context learning: модель распознаёт паттерн и экстраполирует. Качество зависит от подбора примеров, их порядка, формата. Few-shot особенно эффективен для форматирования, классификации, перевода стиля.
Связанные термины
Computer Vision
Компьютерное зрение — область AI, которая обучает машины «видеть» и понимать визуальную информацию: изображения и видео.
Scaling Laws
Scaling Laws — эмпирические закономерности, связывающие производительность модели с её размером, объёмом данных и compute.
Машинное обучение
Подраздел AI, где алгоритмы учатся на данных и улучшают свои результаты без явного программирования.
Нейронная сеть
Вычислительная система, вдохновлённая биологическими нейронными сетями мозга, состоящая из слоёв искусственных нейронов.