FEW-SHOT LEARNING

Few-Shot Learning

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Definition

Le few-shot learning est la capacité d'un modèle à maîtriser une nouvelle tâche à partir de très peu d'exemples fournis dans le prompt (de 2 à quelques dizaines). Les LLMs modernes excellent à cette technique, contrairement aux modèles de machine learning classiques.

Exemple concret

En fournissant 5 exemples de traduction jargon juridique / langage courant dans un prompt, GPT-4 traduit ensuite de nouveaux textes juridiques sans aucun fine-tuning, économisant des semaines de travail.

Questions frequentes

Qu'est-ce que le few-shot learning ? +

Le few-shot learning est la capacité d'un modèle à maîtriser une nouvelle tâche à partir de très peu d'exemples fournis dans le prompt (de 2 à quelques dizaines). Les LLMs modernes excellent à cette technique, contrairement aux modèles de machine learning classiques.

Comment fonctionne le few-shot learning en pratique ? +

En fournissant 5 exemples de traduction jargon juridique / langage courant dans un prompt, GPT-4 traduit ensuite de nouveaux textes juridiques sans aucun fine-tuning, économisant des semaines de travail.

Quelle est la différence entre le few-shot learning et l'apprentissage en contexte ? +

Few-shot learning et Apprentissage en contexte sont deux concepts liés mais distincts dans l'écosystème IA. Pour approfondir : Apprentissage en contexte, Zero-shot, Prompt engineering, LLM.

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