Zero Shot、Few Shot、One Shot闲聊

原创 已于 2023-05-18 11:24:24 修改 · 3.7k 阅读 · 16 ·
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#深度学习 #机器学习 #人工智能

于 2023-05-17 22:52:26 首次发布
本文介绍了ZeroShot、FewShot和OneShot技术，这些方法旨在解决深度学习在数据不足时的挑战。通过利用先验知识和迁移学习，模型能在少量甚至无样本数据的情况下适应新任务，为NLP等领域提供高效解决方案。ZeroShot允许模型在无特定任务数据下推理，FewShot则是在少量样本上学习新任务，而OneShot是单个样本学习的特殊情况。

一、零样本、少样本技术起源？

Zero Shot、Few Shot、One Shot 技术的出现，主要是为了解决传统深度学习方法在数据不足或目标任务变化时的不足。

在传统的深度学习中，需要大量的带标注样本数据来训练模型，这对于一些特定场景来说是非常困难和耗费时间的。例如，当我们面对一些新的类别或任务时，我们可能无法获得充足的带标注数据。此时，使用传统的深度学习方法可能会导致模型表现不佳。

而 Zero Shot、Few Shot、One Shot 等技术则可以更好地处理这种情况。它们通过增加先验知识、利用迁移学习等方式，在仅有极少量或没有样本数据的情况下，实现了对新类别或新任务的快速适应。这些方法可以大大缩短模型训练的时间，同时也降低了对数据量和质量的要求。

因此，Zero Shot、Few Shot、One Shot 技术的出现，为 NLP 领域的应用提供了更加灵活和高效的解决方案。

二、零样本、少样本相关概念

  1. Zero Shot（零样本学习）

在Zero Shot学习中，AI模型可以在没有任何与特定任务或领域相关的训练数据的情况下执行该任务。它能够通过利用它之前学到的知识和推理能力来推断如何处理新任务。这种能力使得AI模型可以处理从未见过的、新颖的任务，并在没有显式训练的情况下做出合理的推理和预测。

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