Техніки навчання
Концепції Large Language Models (LLMs)
Vidhi Chugh
AI strategist and ethicist
Де ми зараз?
Як подолати обмеження даних
Донавчання (fine-tuning)
: навчання попередньо натренованої моделі для конкретного завдання
А що, як майже немає розмічених даних?
N-shot learning
: zero-shot, few-shot і multi-shot
Transfer learning
Навчитися на одному завданні й перенести на споріднене
Перенесення знань з піаніно на гітару
Читання нот
Розуміння ритму
Оволодіння музичними поняттями
N-shot learning
Zero-shot — без даних під завдання
Few-shot — мало даних під завдання
Multi-shot — відносно більше тренувальних даних
Zero-shot learning
Без явного навчання
Використовує розуміння мови й контекст
Узагальнює без попередніх прикладів
1
Freepik
Few-shot learning
Вивчити нове завдання з кількох прикладів
One-shot learning: донавчання з одного прикладу
Попередні знання, щоб відповісти на нове запитання
Multi-shot learning
Потрібно більше прикладів, ніж для few-shot
Попередні завдання плюс нові приклади
Наприклад, модель, навчена на Golden Retriever
1
Freepik
Multi-shot learning
Вихід моделі
: Labrador Retriever
Економить час на збирання та розмічання даних
Без втрати точності
1
Freepik
Будівельні блоки наразі
Конвеєр підготовки даних
Донавчання
Техніки N-shot learning
Далі: попереднє навчання
Давайте потренуємось!
Концепції Large Language Models (LLMs)
Preparing Video For Download...