从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!

爆款标题:

《从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!》


正文:

在自然语言处理(NLP)领域,Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型(如 GPT 系列)的推动下,这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。


1. 什么是 Zero-shot 学习?

定义

  • Zero-shot 学习指模型仅通过任务描述(Task Description)理解任务,并在没有任何示例的情况下预测输出结果。它完全依赖于预训练阶段中学习到的通用知识,不需要针对具体任务的额外数据。

特点

  • 无示例:模型仅通过任务描述执行推理。

  • 广泛适用:适合没有标注数据的新任务。

  • 性能受限:对复杂任务的预测准确率较低。

示例: 任务:将英语翻译成法语。

Task Description: Translate English to French:  
Prompt: cheese => ?

输出:模型根据上下文知识输出 “fromage”。

优点

  • 不需要额外训练数据。

  • 能快速验证模型在新任务上的能力。

缺点

  • 对任务复杂度较高的问题效果有限。

  • 缺乏示例指导,易受语言模态间知识缺失的影响。


2. 什么是 One-shot 学习?

定义

  • One-shot 学习是在任务描述的基础上,提供一个输入输出示例,模型通过示例掌握任务模式,但不对模型权重进行更新。

特点

  • 任务描述 + 单示例:增加了对任务的初步指导。

  • 无梯度更新:仅依赖示例推理,无需训练。

示例: 任务:将英语翻译成法语。

Task Description: Translate English to French:  
Example: sea otter => loutre de mer  
Prompt: cheese => ?

输出:模型根据单个示例输出 “fromage”。

优点

  • 单个示例可以显著提升简单任务的准确性。

  • 高效、便捷,适合资源有限的任务。

缺点

  • 对于复杂任务,单个示例可能不足以揭示模式。

  • 示例质量对预测结果影响较大。


3. 什么是 Few-shot 学习?

定义

  • Few-shot 学习是在任务描述的基础上,提供多个输入输出示例,通过示例展示任务的模式和多样性,模型依此进行推理。

特点

  • 任务描述 + 多示例:示例越多,模型对任务的理解越全面。

  • 无梯度更新:无需权重调整,直接推理。

示例: 任务:将英语翻译成法语。

Task Description: Translate English to French:  
Examples:
- sea otter => loutre de mer  
- peppermint => menthe poivrée  
- plush giraffe => girafe peluche  
Prompt: cheese => ?

输出:模型根据多个示例输出 “fromage”。

优点

  • 更高的准确性,适合任务模式较复杂的场景。

  • 提供示例覆盖任务模式后,泛化能力较强。

缺点

  • 对示例的数量和质量要求较高。

  • 示例不足或模式不清晰时效果会受限。


4. 总结对比:Zero-shot、One-shot、Few-shot

方法特点优点缺点
Zero-shot无示例,仅任务描述预测不需额外训练数据,适合新任务对复杂任务准确率低
One-shot单个示例辅助预测少量示例即可提升效果对示例依赖较高
Few-shot多个示例辅助预测泛化能力强,对多样任务模式适用对示例数量和质量要求较高

5. 应用场景

Zero-shot 应用
  • 机器翻译:适用于低资源语言对的翻译任务。

  • 情感分析:快速判断新领域文本的情感倾向。

  • 知识问答:无标注数据的问答场景。

One-shot 应用
  • 命名实体识别(NER):给定一个示例帮助模型识别特定领域的实体。

  • 意图分类:用一个示例指导模型理解新的意图类型。

Few-shot 应用
  • 生成任务:如多语言文本摘要,提供多示例提升模型质量。

  • 多分类任务:在领域特定数据不足时,用少量标注数据训练和测试。


6. 未来方向

随着大语言模型(如 GPT-4、PaLM)的发展,Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 学习已经成为衡量模型泛化能力的重要标准。未来研究的可能方向包括:

  1. 增强 Few-shot 效果:通过更智能的示例选择提升模型性能。

  2. 提升 Zero-shot 能力:更好地利用模型预训练知识库。

  3. 跨模态扩展:探索图像、音频与文本任务的 Few-shot 应用。


总结: 从 Zero-shot 到 Few-shot,语言模型的泛化能力不断增强,极大地降低了任务开发的门槛。希望本篇文章能够帮助你全面了解这些核心学习方法,为你的 NLP 项目提供新的思路。

欢迎评论区分享你的应用场景与问题!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/887576.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Kafka知识体系

一、认识Kafka 1. kafka适用场景 消息系统:kafka不仅具备传统的系统解耦、流量削峰、缓冲、异步通信、可扩展性、可恢复性等功能,还有其他消息系统难以实现的消息顺序消费及消息回溯功能。 存储系统:kafka把消息持久化到磁盘上&#xff0c…

JVM调优篇之JVM基础入门AND字节码文件解读

目录 Java程序编译class文件内容常量池附录-访问标识表附录-常量池类型列表 Java程序编译 Java文件通过编译成class文件后,通过JVM虚拟机解释字节码文件转为操作系统执行的二进制码运行。 规范 Java虚拟机有自己的一套规范,遵循这套规范,任…

@sun.misc.Contended

某个类有以下两个属性 volatile int a; volatile int b; int为4字节,两个int为8字节,一个缓存行大小为64字节 故一旦缓存行a失效了,但是b没失效,会连带着b一起失效,因为失效最小的单位就是一个缓存行 这样子会导致效率…

【Petri网导论学习笔记】Petri网导论入门学习(十一) —— 3.3 变迁发生序列与Petri网语言

目录 3.3 变迁发生序列与Petri网语言定义 3.4定义 3.5定义 3.6定理 3.5例 3.9定义 3.7例 3.10定理 3.6定理 3.7 有界Petri网泵引理推论 3.5定义 3.9定理 3.8定义 3.10定义 3.11定义 3.12定理 3.93.3 变迁发生序列与Petri网语言 对于 Petri 网进行分析的另一种方法是考察网系统…

Flink--API 之Transformation-转换算子的使用解析

目录 一、常用转换算子详解 (一)map 算子 (二)flatMap 算子 (三)filter 算子 (四)keyBy 算子 元组类型 POJO (五)reduce 算子 二、合并与连接操作 …

解锁Scala编程:深入文本分析与数据处理的艺术

引言: 在数据科学的世界里,Scala以其强大的并发能力和简洁的语法,成为处理大规模数据集的理想选择。本文将带您踏上一段Scala编程的探索之旅,从基础的文本分析到复杂的数据处理,每一步都精心设计,让您在实…

Top 10 Tools to Level Up Your Prompt Engineering Skills

此文章文字是转载翻译,图片是自已用AI 重新生成的。文字内容来自 https://www.aifire.co/p/top-10-ai-prompt-engineering-tools 供记录学习使用。 Introduction to AI Prompt Engineering AI Prompt Engineering 简介 1,Prompt Engineering 提示工程…

【RK3588 Linux 5.x 内核编程】-内核线程与读写自旋锁

内核线程与读写自旋锁 文章目录 内核线程与读写自旋锁1、读写自旋锁介绍2、Linux内核中的读写自旋锁2.1 初始化2.1.1 静态方法2.1.2 动态方法3、读写自旋锁加锁与解锁3.1 在用户上下文之间锁定3.1.1 读锁3.1.2 写锁3.2 下半部分之间的锁定3.3 在用户上下文和下半部分之间锁定3.…

Rust语言俄罗斯方块(漂亮的界面案例+详细的代码解说+完美运行)

tetris-demo A Tetris example written in Rust using Piston in under 500 lines of code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tetris-demo 项目介绍 "Tetris Example in Rust, v2" 是一个用Rust语言编写的俄罗斯方块游戏示例。这个项目不仅是一个简单…

Spring Boot 与 Spring Cloud Alibaba 版本兼容对照

版本选择要点 Spring Boot 3.x 与 Spring Cloud Alibaba 2022.0.x Spring Boot 3.x 基于 Jakarta EE,javax.* 更换为 jakarta.*。 需要使用 Spring Cloud 2022.0.x 和 Spring Cloud Alibaba 2022.0.x。 Alibaba 2022.0.x 对 Spring Boot 3.x 的支持在其发行说明中…

Oracle, PostgreSQL 字符串排序不一致及调整

有一个使用了不同数据库的应,Oracle 和 PostgreSQL,数据库中的记录完全相同,相同的查询语句(相同的排序,至少从字面上来说是的)取到的记录排序却不同,从而产生了 Bug。 简单演示一下默认排序各自在这两种数据库中的行为…

(免费送源码)计算机毕业设计原创定制:Java+ssm+JSP+Ajax SSM棕榈校园论坛的开发

摘要 随着计算机科学技术的高速发展,计算机成了人们日常生活的必需品,从而也带动了一系列与此相关产业,是人们的生活发生了翻天覆地的变化,而网络化的出现也在改变着人们传统的生活方式,包括工作,学习,社交…

Ubuntu Opencv 源码包安装

说明: ubuntu20.04 建议 使用 opencv-4.6.0版本 ubuntu18.04 建议 使用 opencv-4.5.2-版本 安装包准备 1、下载源码包 OpenCV官网 下载相关版本源码 Sources # 克隆方式 OpenCV 源码git clone https://github.com/opencv/opencv.gitcd opencvgit checkout 4.5.2 …

Linux 下自动化之路:达梦数据库定期备份并推送至 GitLab 全攻略

目录 环境准备 生成SSH 密钥对 数据库备份并推送到gitlab脚本 设置定时任务 环境准备 服务器要有安装达梦数据库(达梦安装这里就不示例了),git 安装Git 1、首先,确保包列表是最新的,运行以下命令: …

极狐GitLab 17.6 正式发布几十项与 DevSecOps 相关的功能【一】

GitLab 是一个全球知名的一体化 DevOps 平台,很多人都通过私有化部署 GitLab 来进行源代码托管。极狐GitLab 是 GitLab 在中国的发行版,专门为中国程序员服务。可以一键式部署极狐GitLab。 学习极狐GitLab 的相关资料: 极狐GitLab 官网极狐…

<项目代码>YOLOv8 停车场空位识别<目标检测>

YOLOv8是一种单阶段(one-stage)检测算法,它将目标检测问题转化为一个回归问题,能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法(如Faster R-CNN),YOLOv8具有更高的…

【智能制造-46】人机工程(工厂自动化)

工作空间设计 设备布局规划 根据人体测量学数据,合理安排自动化设备、生产线和工作区域的布局。例如,考虑工人的操作空间和活动范围,确保他们能够舒适地接近和操作设备。在汽车装配车间,机器人和工人的工作区域应划分明确&#…

Spring Boot 集成 Knife4j 的 Swagger 文档

在开发微服务应用时,API 文档的生成和维护是非常重要的一环。Swagger 是一个非常流行的 API 文档工具,可以帮助我们自动生成 RESTful API 的文档,并提供了一个友好的界面供开发者测试 API。本文将介绍如何在 Spring Boot 项目中集成 Knife4j …

一线大厂面试集锦

String 为什么要设计成不可变的 String被设计成不可变的有以下几个原因: 线程安全:由于String是不可变的,多个线程可以同时访问同一个String对象而无需担心数据被修改。这使得String在多线程环境下是线程安全1. 的。 2.缓存Hash值:由于String是不可变的,它的hashcode可以…

JavaScript:遍历一个对象数组,获取每个对象中 mainKeyId 对应的值,并以这个值作为新属性的键名,给该对象添加一个新属性。

假设我们有一个对象数组,每个对象包含一个 mainKeyId 字段,以 mainKeyId 的值作为新的键名,并给它添加一个新的属性。可以通过以下代码实现: 示例代码: const arr [{ mainKeyId: key1, name: Item 1, value: 10 },{…