Zero-Shot õppe mõistmine
Zero-shot õpe viitab tehisintellekti mudeli võimele täita ülesandeid, milleks ta pole selgesõnaliselt treenitud, üldistamise põhjal. Suurtes keelemudelites peegeldavad zero-shot võimalused seda, et mudel tugineb treenimise ajal omandatud üldiselt rakendatavatele teadmistele.
Few-Shot õppe mõistmine
Few-shot õpe viitab tehisintellekti mudeli võimele kohanduda uuele ülesandele vaid mõne sisseehitatud näite põhjal. Prompt pakub few-shot konteksti, mida mudel ülesande täitmisel kasutab. Few-shot promptimine saab dramaatiliselt parandada mudeli jõudlust keerukatel ja spetsialiseeritud ülesannetel.
Ettevõtte rakendused
Zero-shot ja few-shot lähenemised võimaldavad LLM-ide kiiret kohandamist uutele ülesannetele ilma peenhäälestuse vajaduseta. Kui zero-shot ja few-shot jõudlus ei ole piisav, võib olla vajalik peenhäälestamine spetsiifiliste treenimisandmetega, kuid see nõuab kõrgemat arendusjõupingutust.