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
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) — модель OpenAI, связывающая изображения и текст в общем пространстве представлений.
Transfer Learning
Трансфер обучения — перенос знаний, полученных моделью на одной задаче, для решения другой, родственной задачи, ускоряя обучение и улучшая результаты.
MoE
Mixture of Experts — архитектура нейросети, состоящая из множества специализированных подсетей (экспертов) и маршрутизатора, который направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.
Deep Learning
Глубокое обучение — подраздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети для обработки сложных данных и выявления абстрактных паттернов.
NLP
Обработка естественного языка (NLP) — область AI, занимающаяся взаимодействием компьютеров с человеческим языком: понимание, генерация, перевод.
Embedding
Эмбеддинг — представление данных (текста, изображений, аудио) в виде числовых векторов, где семантически близкие объекты располагаются рядом в векторном пространстве.