【人工智能之大模型】ChatGPT的零样本和少样本学习的概念？_解释chatgpt的“零样本”和“少样本”学习的概念-优快云博客

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【人工智能之大模型】ChatGPT的零样本和少样本学习的概念？

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【人工智能之大模型】ChatGPT的零样本和少样本学习的概念？
前言

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前言

在大型语言模型（LLM）的发展中，零样本学习（Zero-Shot Learning）和少样本学习（Few-Shot Learning）是两种重要的能力，使模型能够在缺乏大量标注数据的情况下执行特定任务。

零样本学习（Zero-Shot Learning）：

零样本学习指的是模型在没有见过任何特定任务示例的情况下，依然能够理解并执行该任务。这得益于模型在大规模、多领域数据上的预训练，使其具备广泛的知识和推理能力。

示例：

假设我们希望模型将给定的句子分类为“积极”或“消极”，但未提供任何示例。

import openai

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

def zero_shot_classification(sentence):
    prompt = f"请将以下句子分类为'积极'或'消极'：\n\n句子：{sentence}\n分类："
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=10
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 示例
sentence = "今天天气真好，我感到很开心。"
print(zero_shot_classification(sentence))

在上述代码中，模型根据对任务的理解直接进行分类，无需任何示例。

少样本学习（Few-Shot Learning）：

少样本学习指的是模型在仅有少量示例的情况下，学习并执行特定任务。通过在提示中提供几个示例，模型可以更好地理解任务要求，从而提高性能。

示例：

假设我们希望模型将句子翻译成英文，并提供了两个示例。

import openai

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

def few_shot_translation(sentence):
    prompt = (
        "将以下句子翻译成英文：\n"
        "示例1：\n"
        "中文：我喜欢学习。\n"
        "英文：I like studying.\n\n"
        "示例2：\n"
        "中文：他在看电视。\n"
        "英文：He is watching TV.\n\n"
        f"待翻译句子：\n"
        f"中文：{sentence}\n"
        "英文："
    )
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 示例
sentence = "我们去散步吧。"
print(few_shot_translation(sentence))