Que signifie "Formation peu d'exemples"?

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L'entraînement en few-shot, c'est une méthode pour apprendre à un modèle informatique à reconnaître des choses avec juste quelques exemples. Au lieu de devoir avoir des milliers d'exemples, il apprend avec juste quelques-uns. C'est super pratique quand y a pas beaucoup de données disponibles.

Dans cette méthode, le modèle peut quand même améliorer ses compétences en utilisant des infos qu'il a déjà sur des tâches similaires. Ça veut dire que même avec peu de données pour l'entraînement, le modèle peut bien se débrouiller dans des situations réelles.

Par exemple, si un modèle est entraîné à repérer du texte dans des images, il peut utiliser seulement 10% de la quantité habituelle de données étiquetées et montrer quand même une grosse amélioration dans sa capacité à détecter le texte. Cette capacité à apprendre à partir de quelques exemples rend l'entraînement en few-shot super utile dans des domaines où les données sont difficiles à obtenir.