¿Qué significa "Aprendizaje Multi-Prompt"?

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El aprendizaje de múltiples prompts es un enfoque que se usa para mejorar cómo los modelos reconocen y entienden diferentes acciones o eventos en videos. Los métodos tradicionales a menudo tienen problemas porque usan una sola forma de aprender, lo que puede hacer que sean menos flexibles y más propensos a errores cuando se enfrentan a situaciones variadas.

En este enfoque, en lugar de depender de solo un prompt, el modelo aprende a partir de múltiples prompts. Cada prompt capta diferentes aspectos de una acción, haciéndolo más efectivo para adaptarse a cambios en los videos. Por ejemplo, puede considerar cómo se ve la misma acción desde diferentes ángulos de cámara o con distintos fondos.

Este método también ayuda a prevenir el sobreajuste, que es cuando un modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento y no rinde bien con nuevos datos. Al usar una variedad de prompts, el modelo puede generalizar mejor, mejorando su capacidad para identificar acciones con precisión.

En general, el aprendizaje de múltiples prompts mejora el rendimiento de los modelos en el reconocimiento de acciones en videos con mayor precisión y fiabilidad, especialmente cuando hay datos de entrenamiento limitados disponibles.