「マルチプロンプト学習」とはどういう意味ですか？

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マルチプロンプト学習っていうのは、モデルが動画の中の異なるアクションやイベントを認識して理解するのを良くするための方法だよ。従来の方法は、単一の学習方法に頼っちゃうから、柔軟性が無くなったり、バリエーションがある状況でミスをしやすくなったりするんだ。

このアプローチでは、たった一つのプロンプトに頼るんじゃなくて、いくつかのプロンプトから学ぶんだ。各プロンプトがアクションの異なる側面を捉えるから、動画の変化に適応するのがもっと効果的になるんだ。例えば、同じアクションが異なるカメラアングルや背景でどう見えるかを考慮できるんだ。

この方法はオーバーフィッティングを防ぐのにも役立つんだ。オーバーフィッティングっていうのは、モデルが訓練データから学びすぎて、新しいデータでうまく機能しなくなることなんだけど、様々なプロンプトを使うことで、モデルがもっと一般化できるようになって、アクションを正確に特定する能力が向上するんだ。

要するに、マルチプロンプト学習は、特に訓練データが限られてる時に、動画の中のアクションをもっと正確かつ信頼性高く認識するモデルのパフォーマンスを向上させるんだ。