Em outras palavras, um modelo zero-shot pode realizar várias tarefas diferentes sem ter sido exposto a exemplos específicos de cada uma delas durante o treinamento.
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Essa habilidade é alcançada através de técnicas de transferência de aprendizado, onde o modelo é treinado em uma tarefa ampla e geral que abrange várias informações e contextos. Essa tarefa ampla é projetada para capacitar o modelo a aprender padrões e representações mais abstratas da linguagem.
Quando um modelo zero-shot é aplicado a uma tarefa específica, ele pode usar esse conhecimento prévio para inferir a resposta ou realizar a tarefa sem ter sido treinado em exemplos diretos dessa tarefa. Essa capacidade é extremamente útil, pois reduz a necessidade de treinamento intensivo e o esforço humano para rotular grandes quantidades de dados para cada tarefa individual.
Geralmente, os modelos zero-shot são capazes de realizar tarefas como classificação de texto, tradução, geração de respostas e muitas outras, sem precisar de treinamento específico para cada uma delas. O GPT-3, uma versão anterior deste modelo com base na arquitetura GPT-3.5, também tem a capacidade de realizar tarefas zero-shot, demonstrando sua flexibilidade e generalidade.
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Referências:
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. OpenAI.
*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.
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