NLP算法岗位面试题分享:Zero-Shot、One-Shot与Few-Shot学习
文章目录
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- 引言
- 1. 基本概念解析
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- 1.1 Zero-Shot Learning（零样本学习）
- 1.2 One-Shot Learning（单样本学习）
- 1.3 Few-Shot Learning（少样本学习）
- 2. 技术原理与关键算法
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- 2.1 Zero-Shot学习的技术实现
- 2.2 One/Few-Shot学习的元学习框架
- 2.3 基于预训练模型的少样本学习
- 3. 面试常见问题与解答
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- 3.1 基础概念类问题
- 3.2 技术实现类问题
- 3.3 实践应用类问题
- 4. 实际案例分析
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- 4.1 ChatGPT中的Few-Shot能力
- 4.2 工业级应用挑战
- 5. 面试准备建议
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- 5.1 理论知识储备
- 5.2 实践经验积累
- 5.3 面试演示准备
- 总结
引言
在自然语言处理领域，少样本学习已成为衡量模型泛化能力的重要指标。作为NLP算法工程师，深入理解Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot学习不仅有助于模型设计，更是面试中的高频考点。本文将系统梳理这三者的核心概念、技术原理和实际应用，帮助你在面试中游刃有余。
1. 基本概念解析
1.1 Zero-Shot Learning（零样本学习）
定义：模型在训练阶段从未见过某个类别的样本，但在测试时能够识别该类别。
核心思想：通过语义描述或属性学习建立可见类别与不可见类别之间的联系。
面试回答要点：
- 强调模型从已知到未知的迁移能力
- 提及语义嵌入空间的重要性
- 举例说明实际应用场景
1.2 One-Shot Learning（单样本学习）
定义：每个类别仅提供一个训练样本的情况下进行学习。
核心思想：通过相似度比较或元学习策略，从极少量样本中提取有效特征。
1.3 Few-Shot Learning（少样本学习）
定义：每个类别提供少量（通常为1-5个）训练样本的学习范式。
核心思想：结合迁移学习和元学习，解决数据稀缺问题。
2. 技术原理与关键算法
2.1 Zero-Shot学习的技术实现
基于属性学习的方法：
# 伪代码示例：属性映射
def zero_shot_predict(model, input_text, class_descriptions):# 将输入文本和类别描述映射到同一语义空间text_embedding = model.encode_text(input_text)class_embeddings