Woordenlijst

Zero-shot learning

Wat is Zero-shot learning?

Zero-shot learning betekent dat een model een taak kan oplossen zonder er vooraf specifieke voorbeelden van te hebben gezien. Grote taalmodellen kunnen bijvoorbeeld een vertaling of classificatie uitvoeren op basis van alleen een beschrijving in de prompt. Is de kwaliteit onvoldoende, dan helpt few-shot learning vaak: u voegt een paar voorbeelden van het gewenste antwoord toe.

Hoe KI.ordo helpt

KI.ordo-agents handelen veel taken af op basis van alleen hun opdracht; voorbeelden toevoegen aan de opdracht kan de resultaten gericht verbeteren.

Meer informatie

Onderwerpen

LLM
Prompting
Basis

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Few-shot learning

Few-shot learning is het vermogen van een model om een taak op te lossen met slechts een handvol voorbeelden. Bij taalmodellen gebeurt dit meestal rechtstreeks in de invoer: u toont twee of drie paren van vraag en gewenst antwoord, en het model past hetzelfde formaat en dezelfde stijl toe op nieuwe gevallen – zonder hertraining. Voorbeeld: drie correct gecategoriseerde klantvragen zijn vaak genoeg om verdere vragen op dezelfde manier te sorteren.

Prompting
Voorbeelden
+1

Transfer Learning

Bij transfer learning dient een model dat al een grote algemene taak heeft geleerd als uitgangspunt voor een nieuw, gespecialiseerd model. In plaats van helemaal opnieuw te beginnen, wordt het aangepast, bijvoorbeeld door finetuning, met relatief weinig eigen gegevens. Dat bespaart rekentijd en gegevens, bijvoorbeeld wanneer een algemeen beeldmodel productiefouten op foto’s moet leren herkennen.

Machine learning
Training
+1

Prompt

Een prompt is de invoer die een AI-model vertelt wat het moet doen – een vraag, een taak of een instructie, vaak aangevuld met context, voorbeelden en het gewenste formaat. De kwaliteit van het antwoord hangt sterk af van hoe duidelijk en volledig de prompt is. Schrijf bijvoorbeeld niet “Schrijf iets over ons product”, maar “Schrijf drie korte voordelen van product X voor ambachtelijke bedrijven, in een zakelijke toon”.

prompting
invoer
+1

Sjabloon

Groot taalmodel (LLM)

Een groot taalmodel (large language model, LLM) is een neuraal netwerk dat is getraind op zeer grote hoeveelheden tekst, waardoor het taal kan begrijpen en genereren. Het werkt door stap voor stap het meest waarschijnlijke volgende token te berekenen. LLM’s schrijven, vatten samen, vertalen, beantwoorden vragen en genereren code; bekende voorbeelden zijn Claude, GPT, Gemini en Llama. Zonder toegang tot actuele bronnen weten ze alleen wat in hun trainingsdata stond.

Taalmodellen
Generatieve AI
+1