एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
टास्क-एग्नोस्टिक ट्रेनिंग
प्रशिक्षण का एक ऐसा तरीका जहाँ मॉडल विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित किए बिना सामान्य प्रतिनिधित्व सीखते हैं। यह विधि नई एप्लिकेशन में लचीलापन और स्थानांतरण क्षमताओं को बढ़ावा देती है।
क्रॉस-डोमेन ट्रांसफर
एक मॉडल की वह क्षमता जिसमें वह एक डोमेन में प्राप्त ज्ञान को पूरी तरह से अलग डोमेन में कार्यों पर लागू कर सकता है। यह स्थानांतरणीयता जीरो-शॉट लर्निंग की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।
फाउंडेशन मॉडल
बड़े पैमाने पर मॉडल जो विशाल और विविध डेटा पर पहले से प्रशिक्षित होते हैं, और कई डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन के लिए आधार के रूप में कार्य करते हैं। ये मॉडल आधुनिक जीरो-शॉट लर्निंग की रीढ़ हैं।
सेल्फ-कंसिस्टेंसी
अनुमान की एक विधि जो एक ही समस्या के लिए कई तर्क उत्पन्न करती है और सबसे अधिक बार आने वाले उत्तर का चयन करती है। यह दृष्टिकोण अतिरेक का उपयोग करके जीरो-शॉट उत्तरों की विश्वसनीयता में सुधार करता है।
मॉडल क्षमता
एक मॉडल की जटिलता और पैरामीटरों की संख्या का माप जिसका उपयोग वह ज्ञान संग्रहीत करने के लिए प्रभावी ढंग से कर सकता है। जीरो-शॉट क्षमताओं के उद्भव के लिए पर्याप्त क्षमता एक आवश्यकता है।
टास्क एडाप्टेशन
वह प्रक्रिया जिसके द्वारा एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल अनुमान के दौरान किसी नए विशिष्ट कार्य के लिए गतिशील रूप से समायोजित होता है। बिना पुनः प्रशिक्षण के यह अनुकूलन जीरो-शॉट लर्निंग का केंद्र है।
जनरलाइजेशन गैप
प्रशिक्षण के दौरान देखे गए कार्यों और पूरी तरह से नए कार्यों के बीच प्रदर्शन का अंतर। इस अंतर को कम करना जीरो-शॉट लर्निंग का मौलिक उद्देश्य है।
जीरो-शॉट प्रॉम्प्टिंग
एक ऐसी तकनीक जिसमें मॉडल को केवल कार्य का विवरण दिया जाता है, बिना किसी उदाहरण के, ताकि उसके उत्तर का मार्गदर्शन किया जा सके। यह विधि सीधे मॉडल की सामान्यीकरण क्षमताओं का परीक्षण करती है।