免费注册
理解基本正确，但让我稍微澄清和扩展一下: * Zero-Shot Learning (ZSL): ZSL 确实适合于单次调用或"一次性"任务场景。它允许模型在没有见过特定类别的标记样本的情况下，识别或分类新的、未见过的类别。这对于快速部署和处理新出现的类别或任务非常有用。 * Conversational (对话式): 对话式模型确实更适合进行持续的交互和多轮对话。这种模型能够保持上下文，理解用户意图，并在多个回合中提供连贯的回应。 然而，值得注意的是: * 这两种方法并不是互斥的。现代的大型语言模型(LLMs)通常能够同时处理零样本任务和进行对话。 * 有一种叫做"Conversational Zero-Shot Learning"的方法，它结合了这两种技术的优点，允许模型在对话过程中学习和适应新任务。 * One-Shot Learning（单样本学习）是介于Zero-Shot和传统监督学习之间的一种方法，它只需要每个类别的一个样本就能学习。 选择使用哪种方法通常取决于具体的应用场景、可用的数据和所需的性能水平。在实际应用中，这些方法经常被结合使用以获得最佳效果。
概述“大语言模型 知识库 如何助力企业提升效率？” 近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型和知识库已经成为企业数字化转型的重要工具。它们不仅能够帮助企业实
...
概述“大模型 长文本 是否能够更好地满足用户的内容创作需求？” 近年来，随着人工智能技术的发展，大模型和长文本逐渐成为内容创作领域的热门话题。大模型通常指的是参数
...
概述：大模型系统架构如何优化以提升推理效率？ 随着人工智能技术的快速发展，大规模机器学习模型的推理效率成为了一个亟待解决的重要问题。模型推理效率直接影响到用户体
...
发表评论
评论列表
暂时没有评论，有什么想聊的？