शून्य-शॉट लर्निंग

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।

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