Cosa significa "Addestramento Few-shot"?

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Il few-shot training è un modo per insegnare a un modello di computer a riconoscere le cose usando solo un piccolo numero di esempi. Invece di aver bisogno di migliaia di esempi, impara da pochi. Questo è utile quando non c'è molta roba disponibile.

In questo approccio, il modello può comunque migliorare le sue capacità usando informazioni che già ha da compiti simili. Questo significa che anche con dati di addestramento limitati, il modello può funzionare bene in situazioni reali.

Per esempio, se un modello è addestrato a individuare testi nelle immagini, può usare solo il 10% della solita quantità di dati etichettati e comunque mostrare un grande miglioramento nella precisione con cui rileva il testo. Questa capacità di imparare da pochi esempi rende il few-shot training molto utile in settori dove i dati sono difficili da ottenere.