Glosar

Few-shot learning

Ce este Few-shot learning?

Few-shot learning este capacitatea unui model de a rezolva o sarcină pornind de la doar câteva exemple. La modelele lingvistice, aceasta se petrece de obicei direct în intrare: se arată două sau trei perechi de întrebare și răspuns dorit, iar modelul aplică același format și stil cazurilor noi – fără reantrenare. Exemplu: trei solicitări de client categorisite corect sunt adesea suficiente pentru ca solicitările următoare să fie sortate la fel.

Cum ajută KI.ordo

În KI.ordo puteți scrie exemple direct în instrucțiunile unui agent, pentru a stabili tonul și formatul răspunsurilor sale.

Aflați mai multe

Subiecte

Prompting
exemple
modele lingvistice

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Învățare zero-shot

Învățarea zero-shot înseamnă că un model poate rezolva o sarcină fără să fi văzut în prealabil exemple concrete ale ei. Modelele lingvistice de mari dimensiuni pot, de exemplu, să efectueze o traducere sau o clasificare doar pe baza unei descrieri din prompt. Dacă calitatea nu este suficientă, ajută adesea învățarea few-shot: adăugați câteva exemple ale răspunsului dorit.

LLM
Prompting
+1

Prompt

Un prompt este intrarea care îi spune unui model de IA ce să facă – o întrebare, o sarcină sau o instrucțiune, adesea completată cu context, exemple și formatul dorit. Calitatea răspunsului depinde în mare măsură de cât de clar și complet este promptul. De exemplu, în loc de „Scrie ceva despre produsul nostru”, folosiți „Scrie trei avantaje scurte ale produsului X pentru firmele din domeniul meșteșugurilor, pe un ton obiectiv”.

prompting
intrare
+1

Șablon

Metaprompt

Un metaprompt este o instrucțiune prin care un model lingvistic este rugat să redacteze sau să îmbunătățească el însuși prompturi ori instrucțiuni de sistem. Descrieți obiectivul, publicul țintă și tonul dorit și furnizați exemple; modelul generează apoi instrucțiuni structurate, cu un rol, reguli și limite. Astfel se obțin mai repede versiuni inițiale bune, pe care oamenii le testează și le perfecționează ulterior. Exemplu: „serviciu clienți pentru un magazin de biciclete” devine un set complet de instrucțiuni în versiune preliminară.

prompting
agenți
+1

Șablon

Model lingvistic de mari dimensiuni (LLM)

Un model lingvistic de mari dimensiuni (LLM) este o rețea neuronală antrenată pe cantități foarte mari de text, ceea ce îi permite să înțeleagă și să genereze limbaj. Funcționează calculând, pas cu pas, cel mai probabil token următor. LLM-urile scriu, rezumă, traduc, răspund la întrebări și generează cod; exemple cunoscute sunt Claude, GPT, Gemini și Llama. Fără acces la surse actuale, ele știu doar ce se afla în datele lor de antrenare.

modele lingvistice
IA generativă
+1