looks_3
Few-Shot Learning (Az-Atımlı Öğrenme)
Yalnizca birkac ornekten yeni gorevi ogrenip genelleyebilen makine ogrenmesi paradigmasi.
Terim sayfasına git arrow_forwardFew-Shot Learning vs Zero-Shot Learning Karşılaştırması (2026)
Yapay zeka modeli karşılaştırma — Few-Shot Learning vs Zero-Shot Learning arasında farklar, avantajlar ve hangi durumda hangisi.
Few-shot learning birkaç örnek vererek modele görevi öğretirken zero-shot learning hiç örnek vermeden yalnızca açıklamaya dayanır. Modern LLM'lerin ikisi de güçlü yetenekleridir.
exposure_zero
Zero-Shot Learning (Sıfır-Atımlı Öğrenme)
Hic ornek verilmeksizin, yalnizca semantik tanim veya dil talimatindan yeni sinif veya goreve genelleme yapan ML yaklasimi.
Terim sayfasına git arrow_forwardcompare Temel Farklar
| Konu | Few-Shot Learning | Zero-Shot Learning |
|---|---|---|
| Verilen örnek sayısı | Birkaç (genellikle 1-10) örnek prompt'a yerleştirilir. | Hiç örnek verilmez; yalnızca görev açıklaması yapılır. |
| Prompt uzunluğu | Örnekler nedeniyle daha uzundur; bağlam penceresini tüketir. | Çok kısa olabilir; bağlamı verimli kullanır. |
| Doğruluk eğilimi | Karmaşık formatlarda genellikle daha yüksek doğruluk. | Belirsizlik artar; modelin önceki bilgisine bağımlıdır. |
help Ne Zaman Hangisi?
Karmaşık format
Çıkışın belirli bir biçimde olmasını istiyorsunuz ve birkaç örnekle gösterebilirsiniz.
Önerilen: Few-Shot Learning arrow_forwardBağlam dar
Hızlı, basit görevler; örnek vermek yerine kısa talimat yetiyor.
Önerilen: Zero-Shot Learning arrow_forwardquiz Sıkça Sorulan Sorular
One-shot da var mı? expand_more
Evet; tek bir örnekle yapılan varyanttır. Few-shot'ın bir alt durumu sayılır.
Hangisi daha güvenilirdir? expand_more
Few-shot genellikle daha tutarlıdır, ama iyi yazılmış zero-shot promptlar da modern LLM'lerde yeterli olabilir.