Zero-Shot Learning (Sıfır-Atımlı Öğrenme)

#PromptEngineering #LLM #MakineOgrenmesi #NLP

Zero-Shot Learning (ZSL), bir yapay zeka modelinin eğitim aşamasında daha önce hiç görmediği ve etiketli verisine sahip olmadığı bir nesneyi, kavramı veya görevi başarılı bir şekilde tanıyabilmesi veya yerine getirebilmesi yeteneğidir.

Zero-Shot Learning (ZSL), bir yapay zeka modelinin eğitim aşamasında daha önce hiç görmediği ve etiketli verisine sahip olmadığı bir nesneyi, kavramı veya görevi başarılı bir şekilde tanıyabilmesi veya yerine getirebilmesi yeteneğidir. Özellikle ChatGPT gibi büyük dil modellerinde yaygın olarak kullanılan bir kavramdır.

exposure_zero Zero-Shot Nasıl Mümkün Olur?

Geleneksel makine öğreniminde modele atı tanıyabilmesi için binlerce at fotoğrafı göstermeniz gerekir. Sıfır atımlı öğrenmede ise modele at fotoğrafı gösterilmez; ancak modele 'At, ata benzeyen ama siyah-beyaz çizgileri olan bir hayvandır' tanımı öğretildiğinde, model daha önce hiç görmemesine rağmen ilk kez bir zebra gördüğünde onun zebra olduğunu anlamsal özellik transferi yaparak çıkarabilir.

Prompt Engineering'de Zero-Shot

send Zero-Shot Prompt

Modele hiçbir örnek (şablon) vermeden doğrudan soruyu sormaktır. Örn: 'Aşağıdaki cümlenin duygusunu analiz et: Bugün hava çok güzel.'. Model bunu örneksiz anlar.

looks_one One-Shot Prompt

Sorudan önce modele ne istediğinizi anlatan tek bir örnek cevap sunmaktır.

filter_3 Few-Shot Prompt

Daha karmaşık görevlerde modele 3-5 adet çözülmüş örnek vererek mantığı (pattern) kopyalamasını sağlamaktır.