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
MoE
Mixture of Experts — архитектура нейросети, состоящая из множества специализированных подсетей (экспертов) и маршрутизатора, который направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.
Adapter
Адаптер — небольшой обучаемый модуль, встраиваемый между слоями предобученной модели для её адаптации под новые задачи без изменения основных весов.
RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedback — метод обучения AI-моделей на основе человеческих предпочтений, используемый для выравнивания поведения модели с человеческими ценностями.
Few-shot Learning
Few-shot Learning — способность модели выполнять новую задачу, увидев лишь несколько примеров в промпте без дополнительного обучения.