Zero-shot Learning
Определение
Zero-shot обучение — способность AI выполнять задачи, на которых модель не обучалась напрямую, используя общие знания и инструкции.
Простое объяснение
Это когда AI может выполнить новую задачу с первого раза, без обучения на примерах — просто потому что он много знает.
Подробнее
Примеры zero-shot:
- Классификация текста по новым категориям без примеров
- Перевод между языками, не виденными при обучении
- Выполнение инструкций без примеров
LLM демонстрируют сильные zero-shot способности благодаря масштабу.
Связанные термины
Fine-tuning
Дообучение — процесс адаптации предобученной AI-модели к конкретной задаче или домену путём дополнительного обучения на специализированных данных.
Inference
Инференс — процесс получения предсказаний или результатов от обученной AI-модели на новых входных данных.
Deep Learning
Глубокое обучение — подраздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети для обработки сложных данных и выявления абстрактных паттернов.
Speculative Decoding
Speculative Decoding — метод ускорения inference LLM, где маленькая модель генерирует черновые токены, а большая модель верифицирует их параллельно.