Caesar AI Atlas

Few-shot Learning (Обучение на малом числе примеров)

Also known as: Few shot Learning · Few Shot Learning

Caesar AI Atlas Definition

Few-shot Learning — способность модели обучаться новой задаче или адаптироваться к ней по небольшому числу примеров. Это важно при дефиците размеченных данных и часто связано с переносом обучения, метаобучением и промптингом больших языковых моделей.

Other Definitions

Few-shot Learning (Обучение на малом числе примеров) Source

A machine learning approach, often used for object classification, designed to train effective classification models from only a small number of training examples. See also one-shot learning and zero-shot learning.

Also Referenced In

Zendesk — Generative AI GlossaryUBC — Glossary of GenAI Termsexpert.ai — Glossary of AI Termsbasebox — AI Glossary for Executives

Related Terms

LLM (Большая языковая модель)Языковая модельTransfer Learning (Перенос обучения)Meta-learning (метаобучение)ЗадачаOne-shot Learning (обучение по одному примеру)