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小样本学习(few-shot learning):在人类快速学习能力的启发下,研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习,这就是Few-shot Learning要解决的问题。

[[少样本学习总结PPT](#少样本学习算法总结与实验)]
[[少样本学习算法总结与实验](#少样本学习算法总结与实验)]

### 盘古α-13B模型在下游任务CSL(论文关键词识别)不同prompt下zero-shot 、one-shot、few-shot下的精度对比
举例:摘要:以历史文字、图像和口述史资料的分析为切入点,从渊源和修复两个方面,扼要探讨了桑珠孜宗堡的变迁真相及复原再现的特殊意义.
@@ -40,4 +40,4 @@ PPT包含以下几个部分:

(3)包括PET、ptuing、ADAPET、EFL等目前主流的少样本算法以及在GPU上(CSL任务)的实验结果

[[few-shot-learning](https://git.openi.org.cn/PCL-Platform.Intelligence/few-shot-learning/src/branch/master/few-shot%20learning0607.pptx)]
[[few-shot-learning PPT](https://git.openi.org.cn/PCL-Platform.Intelligence/few-shot-learning/src/branch/master/few-shot%20learning0607.pptx)]

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