Zero-shot、one-shot和few-shot隨著模型參數增加準確度越來越高-行業數據

Zero-shot、one-shot和few-shot隨著模型參數增加準確度越來越高

Zero-shot、one-shot和few-shot隨著模型參數增加準確度越來越高

特點二：采用 few-shot 學習完成下游任務 Few-shot 取代 zero-shot，訓練效果得到進一步加強。GPT-2 模型中，在下游訓練時采用zero-shot 學習理念，在執行各類子任務時不給任何樣例，屬于較為極端的情況。雖然在GPT-2 在某些測試中取得了不錯的效果，但在一些任務上結果不達預期。因此，OpenAI引入了 few-shot，即對于特定任務僅給予少量的樣例（10-100 個），沒有任何梯度更新或微調，任務和 few-shot 示例均通過與模型的文本交互指定。從多種訓練基準綜合訓練結果來

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所屬報告：

計算機行業：大模型深度復盤科技變革加速-230522（39頁）.pdf

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