一、前言
Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot是机器学习领域中重要的概念，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。通过Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot学习，模型可以更好地处理未知的情况和新任务，减少对大量标注数据的依赖，提高模型的适应性和灵活性。这对于推动人工智能在现实世界中的应用具有重要意义，尤其是在面对数据稀缺、标注成本高昂或需要快速适应新环境的场景下。
二、术语
**2.1. **Zero-shot
在零样本学习中，模型可以从未见过的类别中进行推理或分类。这意味着模型可以使用在其他类别上学到的知识来推广到新的类别，而无需在新类别上进行训练。
**2.2. **One-shot
在单样本学习中，模型根据非常有限的样本进行学习。通常情况下，模型只能从每个类别中获得一个样本，并且需要从这个样本中学习如何进行分类。
**2.3. **Few-shot
在少样本学习中，模型可以通过很少的样本进行学习，并且能够推广到新的类别。虽然少样本学习的定义没有具体的样本数量限制，但通常指的是模型只能从每个类别中获得很少的样本（例如，几个或几十个）。
三、前置条件
3.1.代码测试需要提前部署AI服务
四、测试结果
4.1.魔搭创空间在线测试
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq839019311/article/details/136849976
版权归原作者 开源技术探险家 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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