Few-Shot Learning

Lernen aus wenigen Beispielen.

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Few-Shot Learning ermöglicht es einem Modell, neue Aufgaben mit nur wenigen Beispielen zu lösen. Das Modell nutzt sein vorhandenes Wissen und passt es kontextuell an.

• Beispiele: Klassifizieren neuer Kategorien, Texttransformationen.
• Methoden: In-Context Learning, Feintuning, Meta-Learning.
• Nutzen: Effizienz bei begrenzten Daten.