Sanasto

Zero-shot-oppiminen

Mikä on Zero-shot-oppiminen?

Zero-shot-oppiminen tarkoittaa, että malli pystyy ratkaisemaan tehtävän näkemättä siitä etukäteen erityisiä esimerkkejä. Suuret kielimallit voivat esimerkiksi suorittaa käännöksen tai luokittelun pelkän kehotteessa olevan kuvauksen perusteella. Jos laatu ei riitä, usein auttaa few-shot-oppiminen: lisäät muutaman esimerkin halutusta vastauksesta.

Miten KI.ordo auttaa

KI.ordon agentit hoitavat monet tehtävät pelkillä ohjeillaan; esimerkkien lisääminen ohjeisiin voi parantaa tuloksia kohdennetusti.

Lue lisää

Aiheet

LLM
Prompting
Perusominaisuudet

Kokeile KI.ordoa

Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.

Aloita demo

← Kaikki termit

Liittyvät termit

Few-shot-oppiminen

Few-shot-oppiminen on mallin kyky ratkaista tehtävä vain muutaman esimerkin perusteella. Kielimalleilla tämä tapahtuu yleensä suoraan syötteessä: näytät kaksi tai kolme paria kysymystä ja toivottua vastausta, ja malli soveltaa samaa muotoa ja tyyliä uusiin tapauksiin – ilman uudelleenkoulutusta. Esimerkki: kolme oikein luokiteltua asiakaskyselyä riittää usein siihen, että seuraavat kyselyt lajitellaan samalla tavalla.

Prompting
Esimerkit
+1

Transfer Learning

Siirto-oppimisessa malli, joka on jo oppinut suuren yleisen tehtävän, toimii lähtökohtana uudelle, erikoistuneelle mallille. Alusta aloittamisen sijaan se mukautetaan, esimerkiksi hienosäädöllä, suhteellisen vähällä omalla datalla. Tämä säästää laskenta-aikaa ja dataa, esimerkiksi kun yleiskuvamallin halutaan oppivan havaitsemaan tuotantovirheitä valokuvista.

Koneoppiminen
Training
+1

Prompt

Kehote (prompt) on syöte, joka kertoo tekoälymallille, mitä sen tulee tehdä – kysymys, tehtävä tai ohje, jota täydennetään usein kontekstilla, esimerkeillä ja halutulla muodolla. Vastauksen laatu riippuu paljon siitä, kuinka selkeä ja täydellinen kehote on. Esimerkiksi ”Kirjoita jotain tuotteestamme” -kehotteen sijaan voi kirjoittaa ”Kirjoita kolme lyhyttä etua tuotteesta X käsityöyrityksille, asiallisella sävyllä”.

kehotesuunnittelu
syöte
+1

Malli

Suuri kielimalli (LLM)

Suuri kielimalli (LLM) on neuroverkko, joka on koulutettu hyvin suurilla tekstimäärillä, jotta se ymmärtää ja tuottaa kieltä. Se toimii laskemalla askel askeleelta todennäköisimmän seuraavan tokenin. LLM:t kirjoittavat, tiivistävät, kääntävät, vastaavat kysymyksiin ja tuottavat koodia; tunnettuja esimerkkejä ovat Claude, GPT, Gemini ja Llama. Ilman pääsyä ajankohtaisiin lähteisiin ne tietävät vain sen, mitä niiden koulutusdatassa oli.

kielimallit
generatiivinen tekoäly
+1