Few-shot Learning
Определение
Few-shot Learning — способность модели выполнять новую задачу, увидев лишь несколько примеров в промпте без дополнительного обучения.
Простое объяснение
Few-shot Learning — как показать AI пару примеров "делай как здесь" и он понимает паттерн. Не нужно учить заново — достаточно нескольких демонстраций.
Подробнее
Связанные термины
Latent Space
Latent Space — многомерное пространство скрытых представлений, где нейросеть кодирует семантику данных.
VAE
Variational Autoencoder — генеративная модель, которая учится кодировать данные в компактное латентное пространство и декодировать обратно, используя вероятностный подход.
Speculative Decoding
Speculative Decoding — метод ускорения inference LLM, где маленькая модель генерирует черновые токены, а большая модель верифицирует их параллельно.
Transfer Learning
Трансфер обучения — перенос знаний, полученных моделью на одной задаче, для решения другой, родственной задачи, ускоряя обучение и улучшая результаты.