Terminų žodynas

Mokymasis be pavyzdžių (zero-shot)

Kas yra Mokymasis be pavyzdžių (zero-shot)?

Mokymasis be pavyzdžių (angl. zero-shot learning) reiškia, kad modelis gali išspręsti užduotį, prieš tai nematęs konkrečių jos pavyzdžių. Pavyzdžiui, dideli kalbos modeliai gali atlikti vertimą ar klasifikavimą remdamiesi vien užklausoje pateiktu aprašymu. Jei kokybės nepakanka, dažnai padeda mokymasis iš kelių pavyzdžių (few-shot): pridedate keletą norimo atsakymo pavyzdžių.

Kaip padeda KI.ordo

KI.ordo agentai daugelį užduočių atlieka vien pagal savo nurodymus; pridėjus pavyzdžių prie nurodymų, rezultatus galima pagerinti tikslingai.

Sužinoti daugiau

Temos

LLM
Prompting
Pagrindai

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją

← Visi terminai

Susiję terminai

Mokymasis iš kelių pavyzdžių (few-shot learning)

Mokymasis iš kelių pavyzdžių (angl. few-shot learning) – tai modelio gebėjimas išspręsti užduotį pagal vos saują pavyzdžių. Su kalbos modeliais tai paprastai vyksta tiesiogiai įvestyje: parodote dvi ar tris klausimo ir pageidaujamo atsakymo poras, o modelis tą patį formatą ir stilių pritaiko naujiems atvejams – be perkvalifikavimo. Pavyzdys: trijų teisingai suklasifikuotų klientų užklausų dažnai pakanka, kad kitos užklausos būtų išrūšiuotos taip pat.

Prompting
pavyzdžiai
+1

Transfer Learning

Perkeliamajame mokyme jau išmokęs didelę bendrą užduotį modelis tampa atspirties tašku naujam, specializuotam modeliui. Užuot pradėjus nuo nulio, jis pritaikomas, pavyzdžiui, tikslinant, naudojant palyginti nedaug savų duomenų. Tai taupo skaičiavimo laiką ir duomenis, pavyzdžiui, kai bendrą vaizdų modelį norima išmokyti aptikti gamybos defektus nuotraukose.

Mašininis mokymasis
Training
+1

Prompt

Užklausa (angl. prompt) – tai įvestis, kuri nurodo DI modeliui, ką daryti: klausimas, užduotis ar nurodymas, dažnai papildytas kontekstu, pavyzdžiais ir norimu formatu. Atsakymo kokybė labai priklauso nuo to, kokia aiški ir išsami yra užklausa. Pavyzdžiui, užuot rašius „Parašyk ką nors apie mūsų produktą“, geriau: „Parašyk tris trumpus produkto X privalumus amatininkų verslui, dalykiniu tonu“.

užklausų formulavimas
įvestis
+1

Šablonas

Didysis kalbos modelis (LLM)

Didysis kalbos modelis (angl. large language model, LLM) – tai neuroninis tinklas, apmokytas su labai dideliais teksto kiekiais, todėl gebantis suprasti ir generuoti kalbą. Jis veikia žingsnis po žingsnio skaičiuodamas labiausiai tikėtiną kitą tokeną. LLM rašo, apibendrina, verčia, atsako į klausimus ir generuoja kodą; gerai žinomi pavyzdžiai – „Claude“, GPT, „Gemini“ ir „Llama“. Neturėdami prieigos prie aktualių šaltinių, jie žino tik tai, kas buvo jų mokymo duomenyse.

kalbos modeliai
generatyvinis DI
+1