Few-shot Learning
Определение
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
Связанные термины
MoE
Mixture of Experts — архитектура нейросети, состоящая из множества специализированных подсетей (экспертов) и маршрутизатора, который направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.
KV Cache
KV Cache — механизм кэширования ключей (Keys) и значений (Values) в трансформерах для ускорения авторегрессивной генерации.
PEFT
Parameter-Efficient Fine-Tuning — семейство методов дообучения моделей, которые обновляют лишь малую часть параметров, сохраняя качество полного fine-tuning.
Unsupervised Learning
Обучение без учителя — тип машинного обучения, при котором модель находит скрытые паттерны в данных без предварительной разметки.