「多ショット学習」とはどういう意味ですか？
目次
マニショット学習は、大規模言語モデル（LLM）が使用中に一度にたくさんの例から学ぶ方法で、基盤の構造を変えずに行われる。このアプローチにより、モデルは数百や数千の例を活用してさまざまなタスクを実行でき、少数の例から学ぶ時よりも良い結果を示す。
マニショット学習の利点
マニショット学習を使うと、モデルはテキストを作成したり、意思決定をする際に大きな改善が見られる。ただし、この方法の効果は、モデルが使用できる人間が作成した例の量に依存することがある。
新しいアプローチ
限られた人間の例の課題に対処するために、2つの新しい方法が導入された：強化学習と非監視学習。
- 強化学習：この方法は、人間の例に頼るのではなく、モデル自身が生成した応答を使用する。
- 非監視学習：このアプローチでは、モデルには特定のテーマに関連する質問だけが与えられ、例や説明は与えられない。
これら2つの新しい方法は、たくさんの例を使うときにモデルが複雑な問題を考えるのを助けるのに効果的であることが証明されている。
パフォーマンスの洞察
マニショット学習は、モデルが以前のトレーニングから持っているバイアスを克服できることを示している。また、複雑なタスクもよりうまく処理でき、特定のデータに基づいてモデルが微調整される従来のトレーニング方法と似たように機能する。全体として、マニショット学習はモデルの能力を拡張し、膨大な情報から効率的に学ぶことを可能にしている。