Fogalomtár

Zero-shot tanulás

Mi a(z) Zero-shot tanulás?

A zero-shot tanulás azt jelenti, hogy egy modell úgy képes megoldani egy feladatot, hogy előzetesen nem látott rá konkrét példákat. A nagy nyelvi modellek például pusztán a promptban szereplő leírás alapján el tudnak végezni egy fordítást vagy osztályozást. Ha a minőség nem elegendő, gyakran segít a few-shot tanulás: néhány példát adunk a kívánt válaszra.

Így segít a KI.ordo

A KI.ordo ügynökei sok feladatot pusztán az utasításaikból kezelnek; az utasításokhoz fűzött példák célzottan javíthatják az eredményeket.

További információ

Témák

LLM
Prompting
Alapok

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Few-shot tanulás

A few-shot tanulás a modell azon képessége, hogy egy feladatot csupán maroknyi példa alapján megold. Nyelvi modelleknél ez általában közvetlenül a bemenetben történik: két-három kérdés–kívánt válasz párt mutatunk, és a modell ugyanazt a formátumot és stílust alkalmazza az új esetekre – újratanítás nélkül. Példa: három helyesen kategorizált ügyfélmegkeresés gyakran elég ahhoz, hogy a további megkereséseket ugyanígy rendezzék.

Prompting
példák
+1

Transfer Learning

A transzferalapú tanulás (transfer learning) során egy olyan modell szolgál kiindulópontként egy új, specializált modellhez, amely már megtanult egy nagy, általános feladatot. A nulláról indulás helyett igazítják, például finomhangolással, viszonylag kevés saját adat felhasználásával. Ez számítási időt és adatot takarít meg, például amikor egy általános képi modellnek meg kell tanulnia a gyártási hibák felismerését fényképeken.

Gépi tanulás
Training
+1

Prompt

A prompt az a bemenet, amely megmondja egy MI-modellnek, mit tegyen – kérdés, feladat vagy utasítás, gyakran kiegészítve kontextussal, példákkal és a kívánt formátummal. A válasz minősége nagymértékben függ attól, mennyire világos és teljes a prompt. Például a „Írj valamit a termékünkről” helyett: „Írj három rövid előnyt az X termékről kereskedelmi vállalkozások számára, tárgyilagos hangnemben.”

promptolás
bemenet
+1

Sablon

Nagy nyelvi modell (LLM)

A nagy nyelvi modell (LLM) egy nagyon nagy szövegmennyiségen betanított neurális háló, amely képes a nyelv megértésére és előállítására. Úgy működik, hogy lépésről lépésre kiszámítja a legvalószínűbb következő tokent. Az LLM-ek írnak, összefoglalnak, fordítanak, kérdésekre válaszolnak és kódot generálnak; ismert példák a Claude, a GPT, a Gemini és a Llama. Aktuális források elérése nélkül csak azt tudják, ami a tanítóadataikban szerepelt.

nyelvi modellek
generatív MI
+1