Few-shot Learning / Học Few-shot

📖 Few-shot Learning

Definition (English):

Few-shot learning is a machine learning approach where a model can learn to recognize or classify new categories from very few training examples (typically 1-5). In the context of large language models, few-shot learning refers to providing a few examples in the prompt to guide the model's behavior without any weight updates. This capability has been a breakthrough in making LLMs practical for diverse tasks.

📖 Học Few-shot

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Học Few-shot là cách tiếp cận học máy trong đó mô hình có thể học nhận dạng hoặc phân loại danh mục mới từ rất ít ví dụ huấn luyện (thường 1-5). Trong bối cảnh mô hình ngôn ngữ lớn, học few-shot đề cập đến việc cung cấp vài ví dụ trong prompt để hướng dẫn hành vi mô hình mà không cập nhật trọng số. Khả năng này đã là bước đột phá trong việc làm cho LLM thực tế cho nhiều nhiệm vụ đa dạng.

📂 Phân loại: NLP Advanced