O que significa "Aprendizado Multi-Prompt"?

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Aprendizagem com múltiplos prompts é um jeito de melhorar como os modelos reconhecem e entendem diferentes ações ou eventos em vídeos. Métodos tradicionais costumam ter dificuldades porque usam uma única forma de aprender, o que pode tornar as coisas menos flexíveis e mais propensas a erros em situações variadas.

Nesse método, em vez de depender só de um prompt, o modelo aprende com vários prompts. Cada prompt captura diferentes aspectos de uma ação, tornando tudo mais eficiente para se adaptar às mudanças nos vídeos. Por exemplo, ele pode considerar como a mesma ação aparece de diferentes ângulos de câmera ou com backgrounds diferentes.

Esse jeito também ajuda a evitar overfitting, que é quando um modelo aprende demais com os dados de treino e acaba não se saindo bem em novos dados. Usando uma variedade de prompts, o modelo consegue generalizar melhor, melhorando a capacidade de identificar ações com precisão.

No geral, a aprendizagem com múltiplos prompts melhora a performance dos modelos em reconhecer ações em vídeos com mais precisão e confiabilidade, especialmente quando tem poucos dados de treino disponíveis.