技术栈
few-shot
OpenAppAI
16 小时前
langchain
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few-shot
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prompts
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:
lihuayong
1 个月前
人工智能
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大语言模型
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few-shot
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zero-shot
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one-shot
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。
zh-jp
2 年前
强化学习
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元学习
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文献
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few-shot
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有监督学习
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
zh-jp
2 年前
机器学习
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元学习
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few-shot
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半监督学习
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
2 年前
人工智能
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chatgpt
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prompt
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cot
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got
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tot
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few-shot
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。