Leertechnieken
Concepten van Large Language Models (LLMs)
Vidhi Chugh
AI strategist and ethicist
Waar staan we?
Voorbij datalimieten komen
Fine-tuning
: een voorgetraind model trainen voor een specifieke taak
Maar wat als er weinig tot geen gelabelde data is?
N-shot learning
: zero-shot, few-shot en multi-shot
Transfer learning
Leer van één taak en draag over naar een verwante taak
Kennis overdragen van piano naar gitaar
Noten lezen
Ritme begrijpen
Muzikale concepten vatten
N-shot learning
Zero-shot - geen taakspecifieke data
Few-shot - weinig taakspecifieke data
Multi-shot - relatief meer trainingsdata
Zero-shot learning
Geen expliciete training
Gebruikt taalbegrip en context
Generaliseert zonder voorafgaande voorbeelden
1
Freepik
Few-shot learning
Leer een nieuwe taak met een paar voorbeelden
One-shot learning: fine-tunen met één voorbeeld
Vorige kennis om een nieuwe vraag te beantwoorden
Multi-shot learning
Vergt meer voorbeelden dan few-shot
Eerdere taken plus nieuwe voorbeelden
Bijv. een model getraind op Golden Retriever
1
Freepik
Multi-shot learning
Modeloutput
: Labrador Retriever
Bespaart tijd bij verzamelen en labelen
Geen concessie aan nauwkeurigheid
1
Freepik
Bouwstenen tot nu toe
Workflow voor datavoorbereiding
Fine-tuning
N-shot learningtechnieken
Straks: pre-training
Laten we oefenen!
Concepten van Large Language Models (LLMs)
Preparing Video For Download...