Que signifie "Apprentissage Multi-Prompt"?

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L'apprentissage par multi-invites est une méthode qui permet d'améliorer la façon dont les modèles reconnaissent et comprennent différentes actions ou événements dans les vidéos. Les méthodes traditionnelles ont souvent du mal parce qu'elles s'appuient sur une seule façon d'apprendre, ce qui peut les rendre moins flexibles et plus sujettes aux erreurs face à des situations variées.

Avec cette approche, au lieu de se fier à une seule invite, le modèle apprend à partir de plusieurs invites. Chaque invite capture différents aspects d'une action, ce qui le rend plus efficace pour s'adapter aux changements dans les vidéos. Par exemple, il peut considérer comment la même action se présente sous différents angles de caméra ou avec différents arrière-plans.

Cette méthode aide aussi à éviter le surapprentissage, qui se produit quand un modèle apprend trop des données d'entraînement et n'arrive pas à bien performer sur de nouvelles données. En utilisant une variété d'invites, le modèle peut mieux généraliser, améliorant ainsi sa capacité à identifier avec précision les actions.

En gros, l'apprentissage par multi-invites booste les performances des modèles pour reconnaître les actions dans les vidéos avec plus de précision et de fiabilité, surtout quand il y a peu de données d'entraînement disponibles.