示例驱动方法（Few-shot Learning）简介

最新推荐文章于 2025-06-10 19:55:42 发布
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示例驱动方法（Few-shot Learning）简介

示例驱动方法（Few-shot Learning, FSL） 是一种机器学习方法，它可以在少量训练样本（甚至只有几个示例）的情况下完成学习，并且在新任务上表现良好。这种方法特别适用于数据量有限的场景，如医学影像分析、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等。

1️⃣ Few-shot Learning 的背景

传统的机器学习（特别是深度学习）通常需要大量标注数据来训练模型。例如，训练一个猫狗分类器可能需要数千张图片，但在现实应用中，获取大量数据的成本非常高，甚至不现实。

Few-shot Learning 的目标是：
✅ 只用 少量样本（比如 1~5 个）就能让模型学会新的任务
✅ 在低数据量的情况下，依然保持良好的泛化能力
✅ 让 AI 更接近人类的学习方式——通过少量示例进行推理

2️⃣ Few-shot Learning 的分类

根据可用示例的多少，Few-shot Learning 可以分为：

类别含义示例
Zero-shot Learning（ZSL）0 个示例，完全依赖已有知识让 AI 直接识别从未见过的类别
One-shot Learning（OSL）1 个示例，模型需要学习只看 1 张图片就能认出新类别
Few-shot Learning（FSL）2~5 个示例，学习新任务仅用少量数据训练，快速适应新任务

📝 例子：

  • Zero-shot Learning：让 AI 识别 “独角兽”，即使训练集中没有出现过它，它也能通过知识推理得出结果。
  • One-shot Learning：给 AI 看 1 张“新员工”照片，然后让它在一群人里找出这个人。
  • Few-shot Learning：给 AI 3~5 个“新水果” 的样本，它就能学会区分这些水果。

3️⃣ Few-shot Learning 的核心方法

Few-shot Learning 通常使用 元学习（Meta Learning） 或 预训练大模型（如 GPT-4） 进行高效学习。

📌 方法 1：基于元学习（Meta-Learning）

元学习的思路是：“学习如何学习”，让模型通过多个小任务快速适应新任务。

🔥 代表算法：MAML（Model-Agnostic Meta Learning）
  • 让模型在多个小任务上训练，学习如何快速调整自身参数。
  • 目标是让模型在新任务上，仅用少量样本就能获得高准确率。

💡 例子：

  • 让 AI 识别不同风格的字母，训练时只给几个示例，但它可以快速泛化到新的字母。

📌 方法 2：基于大规模预训练模型

  • 预训练大语言模型（LLM）（如 GPT-4、PaLM、Claude），它们已经学到了丰富的世界知识。
  • 通过 “示例驱动”（Few-shot Prompting）给模型提供几个示例，让它完成新任务。
🔥 例子：GPT-4 的 Few-shot Prompting

任务：让 GPT-4 翻译“新造词”

提示词（Prompt）：

翻译以下句子：
示例 1：  
英文：I am feeling very "glump".  
中文：我感觉非常“忧郁”。  

示例 2：  
英文：She looks so "blibber".  
中文：她看起来非常“活泼”。  

现在，请翻译：
英文：He is acting very "squooshy".

👉 AI 输出（推测性的翻译）：

中文：他表现得非常“害羞”。

模型根据示例 1、2 推理出了 “squooshy” 的含义，尽管它从未见过这个词！

✅ 适用领域：

  • 文本分类（例如：情感分析、意图识别）
  • 机器翻译（给模型几个翻译示例）
  • 代码生成（提供示例代码，让 AI 生成类似代码）

4️⃣ Few-shot Learning 在真实应用中的案例

✅ 计算机视觉（CV）

应用：

  • 医学影像分析（肿瘤检测）
    • 现实问题：肿瘤数据稀少
    • 解决方案：Few-shot Learning 只用几张 MRI 图片就能学会识别肿瘤
  • 人脸识别（Face ID）
    • 只需上传 1 张人脸照片，AI 就能解锁手机（One-shot Learning）

✅ 自然语言处理（NLP）

应用：

  • 智能客服
    • 只提供几个示例对话，AI 就能学会回答新问题
  • 命名实体识别（NER）
    • 传统方法需要大量标注数据，而 Few-shot Learning 只需少量示例就能学会

✅ 代码自动补全

应用：

  • GitHub Copilot
    • 给 AI 代码模型几个示例，它就能自动补全代码
  • AI 代码生成（如 GPT-4）
    • 提供几个 Python 代码示例，AI 可以生成类似代码

5️⃣ Few-shot Learning 的优势 & 局限性

优点缺点
适用于数据少的场景仍可能需要预训练大模型
快速适应新任务可能会过拟合 Few-shot 示例
降低数据标注成本需要高质量的示例

6️⃣ 结论：Few-shot Learning 让 AI 更接近人类学习方式

Few-shot Learning 不再依赖海量数据，而是通过少量示例，快速学习并泛化到新任务。它在 计算机视觉、自然语言处理、代码生成、医学 AI 等领域有广泛应用。未来，随着 大模型 + Few-shot Learning 结合，我们将见证 AI 更快、更智能地解决复杂任务！

你对 Few-shot Learning 的哪个应用最感兴趣？😊

Understanding Transductive Few-shot Learning
weixin_41697507的博客
09-17 1293
Image annotation can be a bottleneck for the applicability of machine learning when a costly expert annotation is needed. Some examples are medical imaging, astronomy, or botanics. To alleviate this problem, few-shot classification aims to train classifier
PyTorch深度学习实战（39）——小样本学习(Few-shot Learning)
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03-18 8097
小样本学习 (Few-shot Learning) 旨在解决在训练集中只有很少样本的情况下进行分类和推理的问题。在小样本学习中，我们希望通过利用已有的少量样本和先验知识来进行泛化，以便在面对新的、未见过的类别时能够做出准确的预测。这就要求模型能够从有限的训练样本中提取出有用的信息，并能够将这些信息应用到新类别的样本中去。在本节中，将介绍孪生、原型和关系网络的原理，并使用 PyTorch 实现孪生网络。
[提升AI生成效果：掌握Few-Shot示例使用策略]
wedrftghgfdsa的博客
12-18 513
本文介绍了Few-Shot Prompt Template的实现方法及其在提升AI模型性能中的应用。Langchain官方文档Few-Shot学习技术概述。
如何使用少量样本（Few-Shot）示例提升大语言模型性能
sjufgwgfhoia的博客
09-11 1469
Few-Shot提示是一种强大的技术，可以显著提升大语言模型的性能。通过提供相关示例，我们可以引导模型更准确地理解任务要求并生成高质量的输出。LangChain提供了便捷的工具来实现Few-Shot提示，使得这一技术的应用变得简单高效。
提升模型表现的秘密武器：使用 Few-Shot 示例进行提示设计
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11-26 352
使用Few-Shot示例进行提示设计是提升模型生成能力的有效方法。提示模板设计的其他指南在聊天模型中使用Few-Shot的相关指南示例选择器的其他使用案例。
Prompt工程师指南[从基础到进阶篇]：用于开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LMs）进行各种应用和研究主题
丨汀、的博客
05-14 4197
Prompt engineering(提示工程)是一门相对较新的学科，旨在开发和优化提示以有效地利用语言模型 (LMs) 进行各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型 (LLMs) 的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的能力，例如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的稳健和有效的提示技术。本指南介绍了标准提示的基础知识，以提供如何使用提示与大型语言模型 (LLMs) 进行交互和指导的大致思路。
探索Few-Shot示例：提升LLM生成效果的秘诀
asdfujhgy的博客
12-13 342
通过以上步骤，您已经掌握了如何将few-shot示例添加到您的提示中，提高模型生成的质量。LangChain官方文档OpenAI API 文档Chroma向量存储库。
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10-19
论文作者提供了代码实现，位于 GitHub 仓库 https://github.com/chrysts/dsn_fewshot 中。该仓库包含了 Adaptive Subspaces 框架的实现代码，可以帮助研究者快速实现 Few-Shot Learning。 结论 论文 "Adaptive ...
gpt3-Language-Models-are-Few-Shot-Learners.pdf
06-04
Language Models are Few-Shot Learners ...8. Few-Shot Learning挑战：大型语言模型在少样本学习任务中的挑战和限制，例如在某些数据集上性能不够理想，以及在训练大型语言模型时的一些方法论问题。
Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning
wohoo~
07-27 1255
Relation Network
fewshot原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
07-27 402
few-shot原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习领域，传统的机器学习模型
[利用少量示例提升生成效果：Few-Shot学习方法指南]
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09-25 560
Few-Shot学习是一种强大的生成引导方法，特别适用于缺乏大量训练数据的场景。
few-shot少样本案例演示
cts618
08-01 495
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高效利用Few-Shot示例提升聊天模型表现
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09-25 476
Few-shot示例是在提示中提供的少量输入输出对，用于指导模型理解任务。通过这种方法，模型可以更好地推断出任务中的模式。Few-shot示例能够显著提升聊天模型的表现。LangChain文档OpenAI API指南。
ChatGPT提示技巧——零，一和少量示例提示
Liu_Bruce的博客
03-08 1576
ChatGPT提示技巧——零样本，一个样本和少数样本
小样本学习（few-shot learning）之——原形网络（Prototypical Networks）
m0_38031488的博客
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Prototypical Networks for Few-shot Learning 摘要：该文提出了一种可以用于few-shot learning的原形网络（prototypical networks）。该网络能识别出在训练过程中从未见过的新的类别，并且对于每个类别只需要很少的样例数据。原形网络将每个类别中的样例数据映射到一个空间当中，并且提取他们的“均值”来表示为该类的原形（prototy...
小样本学习(one/few-shot learning)
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yolo模型精度提升策略
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结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
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ZJQ的博客
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P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
few-shot learning故障诊断代码
03-30
### Few-Shot Learning 故障诊断示例代码 以下是基于 Few-Shot Learning 的故障诊断的一个简单实现。该代码展示了如何使用元学习的思想来处理小样本数据集上的故障分类问题。 #### 数据准备 假设我们有一个工业设备的传感器数据集合，其中包含多种类型的故障模式。每种故障类型只有少量标注数据可用。我们将采用 Few-Shot Learning 方法对其进行建模和分类。 ```python import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import DataLoader from sklearn.model_selection import train_test_split from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision.transforms import transforms from few_shot_learning_prototype_networks import PrototypicalNetworks # 自定义模块 # 定义超参数 num_ways = 5 # 分类类别数 num_shots = 5 # 每类支持集样本次数 num_queries_per_class = 10 # 查询集中每个类别的样本次数 meta_batch_size = 4 # 元批次大小 num_epochs = 100 # 训练轮次 # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28, 28)), transforms.ToTensor(), ]) # 加载数据集（假设为图像形式） dataset = ImageFolder(root="path_to_fault_dataset", transform=transform) # 划分训练集和支持集 train_data, test_data = train_test_split(dataset, test_size=0.2, random_state=42) # 创建DataLoader train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=num_ways * num_shots, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=num_ways * num_queries_per_class, shuffle=False) # 构建原型网络模型 model = PrototypicalNetworks(input_dim=784, hidden_dim=64, output_dim=num_ways).cuda() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练过程 for epoch in range(num_epochs): model.train() total_loss = 0.0 for i, (support_images, support_labels) in enumerate(train_loader): # 将输入展平并移动到GPU support_images = support_images.view(-1, 28*28).cuda() support_labels = support_labels.cuda() # 前向传播 prototypes, query_logits = model(support_images, num_ways, num_shots, meta_batch_size) # 计算损失 loss = criterion(query_logits, support_labels[:num_ways*num_queries_per_class]) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {total_loss / len(train_loader):.4f}") # 测试过程 model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: images = images.view(-1, 28*28).cuda() labels = labels.cuda() _, predictions = model(images, num_ways, num_shots, meta_batch_size) correct += (predictions.argmax(dim=1) == labels[:num_ways*num_queries_per_class]).sum().item() total += labels.size(0) print(f"Test Accuracy: {(correct / total) * 100:.2f}%") ``` --- ### 关键点解释 上述代码实现了基于 **Prototypical Networks** 的 Few-Shot 学习框架，适用于故障诊断场景： 1. **数据加载与预处理**: 使用 `ImageFolder` 和自定义变换将数据转换为适合模型的形式[^3]。 2. **模型架构**: 这里采用了简单的全连接层作为特征提取器，并结合原型网络计算各类别的原型表示[^2]。 3. **元学习机制**: 支持集和查询集被动态划分，模拟不同的任务环境，从而提升模型泛化能力[^1]。 4. **评估指标**: 在测试阶段统计预测准确率以衡量模型性能[^4]。 --- ###
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