Рубрика «Zero-shot»

В целях защиты персональных данных участников «Чистых игр» вместо оригинальных фотографий использовались стилизованные иллюстрации, сгенерированные с помощью технологий ChatGPT. Для демонстрации работы алгоритмов использовались в основном мои фотографии либо изображения из открытых источников.

Всем привет! Меня зовут Алина, я инженер‑исследователь в Центре искусственного интеллекта СФУ. В этой статье расскажу, как мы применяем методы компьютерного зрения для анализа фотографий уборок в проекте «Чистые игры»Читать полностью »

Определения

Zero-shot Learning (ZSL) - это способность модели выполнять задачи без каких-либо примеров обучения. Она делает это за счёт обобщённых знаний, полученных во время предобучения.

Few-shot Learning (FSL) - это метод, при котором модели предоставляется всего несколько примеров (обычно от 1 до 5), чтобы лучше понять структуру задачи.

Архитектура

Zero-shot и Few-shot Learning реализуются в трансформерных архитектурах (GPT, Mistral, LLaMA и тд.) за счёт трех основных внутренних механизмов:

  • Предобученные эмбеддинги: модель уже имеет какие либо знания.

  • Контекстное внимание (Self-Attention): позволяет адаптироваться к входным данным.

  • Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js