few-shot

努力还债的学术吗喽

2020 GPT3 原文 Language Models are Few-Shot Learners 精选注解本文为个人阅读GPT3，部分内容注解，由于GPT3原文篇幅较长，且GPT3无有效开源信息这里就不再一一粘贴，仅对原文部分内容做注解，仅供参考详情参考原文链接原文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.14165

Few-shot Prompting（少样本提示）概念指南提高模型性能最有效的方法之一是为模型提供您希望它执行的示例。在模型提示中添加示例输入和预期输出的技术被称为"few-shot prompting"（少样本提示）。这种技术基于《Language Models are Few-Shot Learners》论文。在进行少样本提示时，需要考虑以下几个方面：

One-shot和Zero-shot的区别以及使用场景Zero-shot是模型在没有任务相关训练数据的情况下进行预测，依赖预训练知识。One-shot则是提供一个示例，帮助模型理解任务。两者的核心区别在于是否提供示例，以及模型如何利用这些信息。

论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection

解决Few-shot问题的两大方法：元学习与微调Few-shot问题或称为Few-shot学习是希望能通过少量的标注数据实现对图像的分类，是元学习(Meta-Learning)的一种。

江小皮不皮

大模型之Prompt研究和技巧Prompt是是给 AI **模型的指令，**一个简短的文本输入，用于引导AI模型生成特定的回答或执行特定任务。