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
Глубокое обучение
Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных.
Fine-tuning
Дообучение — процесс адаптации предобученной AI-модели к конкретной задаче или домену путём дополнительного обучения на специализированных данных.
Self-Attention
Самовнимание — разновидность attention, где каждый элемент последовательности сравнивается со всеми остальными элементами той же последовательности.
PEFT
Parameter-Efficient Fine-Tuning — семейство методов дообучения моделей, которые обновляют лишь малую часть параметров, сохраняя качество полного fine-tuning.