技术栈

人工智能应用- 语言理解:07.大语言模型

陈天伟教授2026-02-06 16:35

少样本学 习 ( F e w -Sh o t Learning ) :GPT 可以通过学习少量示例,推断出任务逻辑并给出正确答案。这种能力也被称为"上下文学习"(In-Context Learning, ICL)

大语言模型的少样本学习

上一篇:逻辑回归实战进阶:交叉验证与采样技术破解数据痛点(二)
下一篇:Linux下用什么编程语言方便开发B/S架构程序
相关推荐
岱宗夫up
1 小时前
机器学习:标准化流模型(NF)
人工智能·python·机器学习·生成对抗网络
程序猿阿伟
1 小时前
《游戏AI训练模拟环境:高保真可加速构建实战指南》
人工智能·游戏
花月mmc
1 小时前
CanMV K230 波形识别——整体部署(4)
人工智能·python·嵌入式硬件·深度学习·信号处理
tel_18217539767
2 小时前
AOI全自动视觉检测生活用纸表面缺陷检测
人工智能·视觉检测·生活
萝卜不爱吃萝卜、
2 小时前
智能体来了:从 0 到 1 搭建个人 AI 助手
人工智能
一休哥助手
2 小时前
2026年2月2日人工智能早间新闻
人工智能
爱吃泡芙的小白白
2 小时前
CNN的FLOPs:从理论计算到实战避坑指南
人工智能·神经网络·cnn·flops
山居秋暝LS
2 小时前
Padim模型参数
人工智能·机器学习
小徐xxx
2 小时前
Softmax回归(分类问题)学习记录
深度学习·分类·回归·softmax·学习记录
热门推荐
01GitHub 镜像站点02Claude Code + GLM4.7 避坑指南:解决 Unable to connect to Anthropic services03Vue-skills的中文文档04让 Trae IDE 智能体 “读懂”文档 Excel+PDF+DOCX :mcp-documents-reader 工具使用指南05Claude Code Skills 实用使用手册06一文了解国产算子编程语言 TileLang,TileLang 对国产开源生态的影响与启示07UV安装并设置国内源08OpenClaw Chrome扩展使用教程 - 浏览器中继控制09Linux下V2Ray安装配置指南10AI 规范驱动开发“三剑客”深度对比:Spec-Kit、Kiro 与 OpenSpec 实战指南