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開源模型應(yīng)用落地-qwen模型小試-Zero/One/Few Shot-進階篇（九）

1年前作者：開源技術(shù)探險家分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了開源模型應(yīng)用落地-qwen模型小試-Zero/One/Few Shot-進階篇（九）。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

一、前言

? ? Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中重要的概念，特別是在自然語言處理和計算機視覺領(lǐng)域。通過Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot學(xué)習(xí)，模型可以更好地處理未知的情況和新任務(wù)，減少對大量標注數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的適應(yīng)性和靈活性。這對于推動人工智能在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用具有重要意義，尤其是在面對數(shù)據(jù)稀缺、標注成本高昂或需要快速適應(yīng)新環(huán)境的場景下。

二、術(shù)語

2.1. Zero-shot

在零樣本學(xué)習(xí)中，模型可以從未見過的類別中進行推理或分類。這意味著模型可以使用在其他類別上學(xué)到的知識來推廣到新的類別，而無需在新類別上進行訓(xùn)練。

2.2. One-shot

在單樣本學(xué)習(xí)中，模型根據(jù)非常有限的樣本進行學(xué)習(xí)。通常情況下，模型只能從每個類別中獲得一個樣本，并且需要從這個樣本中學(xué)習(xí)如何進行分類。

2.3. Few-shot

在少樣本學(xué)習(xí)中，模型可以通過很少的樣本進行學(xué)習(xí)，并且能夠推廣到新的類別。雖然少樣本學(xué)習(xí)的定義沒有具體的樣本數(shù)量限制，但通常指的是模型只能從每個類別中獲得很少的樣本（例如，幾個或幾十個）。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845981.html

三、前置條件

3.1.代碼測試需要提前部署AI服務(wù)

四、測試結(jié)果

4.1.魔搭創(chuàng)空間在線測試

到了這里，關(guān)于開源模型應(yīng)用落地-qwen模型小試-Zero/One/Few Shot-進階篇（九）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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