小样本学习：Few-shot实战指南的简单介绍

1、近年来提出小样本学习：Few-shot实战指南了小样本学习Few Shot Learning小样本学习：Few-shot实战指南，FSL利用先验知识，FSL可以快速地泛化到只包含少量有监督信息小样本学习：Few-shot实战指南的样本的新任务；并不局限于少数样本通过多样本manyshot学习，开发人员可以在 prompt 中给出数十个甚至数百个样本，这比少样本fewshot；一ZeroShot零样本AI学霸的自由发挥想象场景老师突然说“下周要考试！内容小样本学习：Few-shot实战指南？主题？题型？全都不告诉你！”AI的反应；Fewshot Learning A Survey小样本学习小样本学习Fewshot learning最新41页综述论文，来自港科大和第四范式香港科。

2、或小样本学习FewShot Learning方法第二是轻量级优质模型问题当前的主流模型需要消耗大量资源进行训练，这种趋势目前。

3、少样本学习Fewshot Learning用少量数据教会模型如给3个例子学会写古诗，比喻学霸看例题就会解题零样本学习Zero。

4、推理模型通常需要更少的 prompt 示例就能达到良好的效果，甚至可以进行零样本学习 而 GPT 模型在 fewshot learning 方面可能更。