Słownik pojęć

Uczenie zero-shot

Czym jest Uczenie zero-shot?

Uczenie zero-shot oznacza, że model potrafi rozwiązać zadanie, nie widząc wcześniej konkretnych przykładów jego wykonania. Duże modele językowe mogą na przykład wykonać tłumaczenie lub klasyfikację wyłącznie na podstawie opisu w prompcie. Jeśli jakość nie jest wystarczająca, często pomaga uczenie few-shot: dodaje się kilka przykładów pożądanej odpowiedzi.

Jak pomaga KI.ordo

Agenci KI.ordo wykonują wiele zadań wyłącznie na podstawie swoich instrukcji; dodanie do instrukcji przykładów może w ukierunkowany sposób poprawić wyniki.

Dowiedz się więcej

Tematy

LLM
Prompting
Podstawy

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Uczenie na kilku przykładach (few-shot)

Uczenie na kilku przykładach (few-shot learning) to zdolność modelu do rozwiązania zadania na podstawie zaledwie garstki przykładów. W modelach językowych dzieje się to zwykle bezpośrednio w danych wejściowych: pokazuje się dwie lub trzy pary pytania i pożądanej odpowiedzi, a model stosuje ten sam format i styl do nowych przypadków – bez ponownego trenowania. Przykład: trzy prawidłowo skategoryzowane zapytania klientów często wystarczą, by kolejne zapytania były sortowane tak samo.

Prompting
Przykłady
+1

Transfer Learning

W uczeniu transferowym model, który nauczył się już dużego, ogólnego zadania, służy jako punkt wyjścia dla nowego, wyspecjalizowanego. Zamiast zaczynać od zera, dostosowuje się go, na przykład przez dostrajanie, przy użyciu stosunkowo niewielkiej ilości własnych danych. Oszczędza to czas obliczeń i dane, na przykład gdy ogólny model obrazowy ma nauczyć się wykrywać wady produkcyjne na zdjęciach.

Uczenie maszynowe
Training
+1

Prompt

Prompt to dane wejściowe, które mówią modelowi AI, co ma zrobić – pytanie, zadanie lub polecenie, często uzupełnione kontekstem, przykładami i pożądanym formatem. Jakość odpowiedzi w dużej mierze zależy od tego, jak jasny i kompletny jest prompt. Na przykład zamiast „Napisz coś o naszym produkcie” lepiej: „Napisz trzy krótkie korzyści z produktu X dla firm rzemieślniczych, rzeczowym tonem”.

prompting
dane wejściowe
+1

Szablon

Duży model językowy (LLM)

Duży model językowy (LLM) to sieć neuronowa wytrenowana na bardzo dużych ilościach tekstu, dzięki czemu potrafi rozumieć i generować język. Działa, obliczając krok po kroku najbardziej prawdopodobny kolejny token. LLM-y piszą, streszczają, tłumaczą, odpowiadają na pytania i generują kod; znane przykłady to Claude, GPT, Gemini i Llama. Bez dostępu do aktualnych źródeł wiedzą tylko to, co znajdowało się w ich danych treningowych.

modele językowe
generatywna AI
+1