【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了！力争做全网最全的AI面试攻略——大模型（三十二）Zero-shot
【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了！力争做全网最全的AI面试攻略——大模型（三十二）Zero-shot
- Zero-shot
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- Zero-shot Learning的概念
- Zero-shot Learning的实现方法
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- 基于语义嵌入的方法
- 基于共享表示的方法
- 基于迁移学习的方法
- 基于生成模型的方法
- Zero-shot在NLP中的实现方法
Zero-shot
Zero-shot learning（零样本学习）是一种机器学习方法，指的是在没有看到任务相关的标签数据的情况下，模型能够处理新的、未见过的任务或类别。在传统的机器学习方法中，模型通常需要通过大量标注数据进行训练，才能在给定的任务上取得良好的性能。而零样本学习则突破了这一限制，通过利用现有的知识和推理能力来预测未知的任务或类别。
Zero-shot Learning的概念
零样本学习的目标是让模型具备处理从未见过的任务或类别的能力。在许多应用中，我们无法收集到每一个可能类别的数据，尤其是在标签稀缺的情况下，零样本学习显得尤为重要。通过训练一个通用的模型，能够推断出对于未见过类别或任务的推理。
例如，在图像分类任务中，如果一个模型已经在多个类别（如狗、猫、鸟等）上进行了训练，那么它能够通过零样本学习识别未见过的类别（如“马”）仅凭借与已知类别的相似性。类似地，在自然语言处理（NLP）任务中，模型能够理解和处理新任务（如问答、翻译、摘要生成等），即使它从未在这个特定任务上训练过。