Înțelegerea învățării zero-shot
Învățarea zero-shot se referă la capacitatea modelului AI de a efectua sarcini pentru care nu a fost antrenat explicit, pe baza generalizării. În modelele de limbaj mari, capabilitățile zero-shot reflectă faptul că modelul se bazează pe cunoștințele general aplicabile dobândite în timpul antrenamentului.
Înțelegerea învățării few-shot
Învățarea few-shot se referă la capacitatea modelului AI de a se adapta la o nouă sarcină bazată pe câteva exemple încorporate. Promptul furnizează context few-shot pe care modelul îl folosește la efectuarea sarcinii. Promptarea few-shot poate îmbunătăți dramatic performanța modelului la sarcini complexe și specializate.
Aplicații enterprise
Abordările zero-shot și few-shot permit adaptarea rapidă a LLM-urilor la noi sarcini fără necesitatea ajustării fine. Dacă performanța zero-shot și few-shot nu este suficientă, poate fi necesară ajustarea fină cu date de antrenare specifice, dar aceasta necesită efort mai mare de dezvoltare.