Few-shot learning
Few-shot learning
Определение
Few-shot learning — это метод машинного обучения, при котором модель обучается выполнять новую задачу на основе всего нескольких размеченных примеров. В отличие от традиционного обучения, требующего больших наборов данных, few-shot учится обобщать из малого количества образцов. Этот подход особенно ценен в сценариях, где сбор данных дорог или невозможен.
Где встречается
- 914. Объясните задачу Text Classification (Sentiment, Topic, Intent). Как бороться с дисбалансом классов в текстовых датасетах?
- 957. Что такое (IA)^3 (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations)? Как он масштабирует LoRA?