#fewshot — Public Fediverse posts

One of the best illustrations of few-shot / one-shot #prompting

#ai #fewshot #oneshot #сomics

Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/922680/

#ai #llm #фильтр_контента #fewshotlearning #fewshot #false_positive #filter

Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/922680/

#ai #llm #фильтр_контента #fewshotlearning #fewshot #false_positive #filter

Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/922680/

#ai #llm #фильтр_контента #fewshotlearning #fewshot #false_positive #filter

Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/922680/

#ai #llm #фильтр_контента #fewshotlearning #fewshot #false_positive #filter

Do you want to Master Prompt Engineering? Here’s my overview on how to Prompt like a Pro!

#promptEngineering #ConversationalAI #GenerativeAI #AIPrompts #PromptDesign #ZeroShot #FewShot #ChainOfThought #AIForBusiness #AIEdge #AIProductivity #WorkSmarter #DigitalTransformation #TechLeadership #FutureOfWork #Innovation #LinkedInCreators #AIInsights #TechTips #CareerGrowth

https://www.linkedin.com/pulse/prompt-like-pro-how-master-language-ai-reynaldo-garcia-jr--5meac?utm_source=share&utm_medium=member_ios&utm_campaign=share_via

Zero-shot и Few-shot Learning в NLP

Zero-shot Learning (ZSL) - это способность модели выполнять задачи без каких-либо примеров обучения. Она делает это за счёт обобщённых знаний, полученных во время предобучения. Few-shot Learning (FSL) - это метод, при котором модели предоставляется всего несколько примеров (обычно от 1 до 5), чтобы лучше понять структуру задачи.

https://habr.com/ru/articles/897604/

#NLP #Zeroshot #Fewshot #Finetuning #Zeroshot_и_Fewshot_Learning_в_NLP #Zeroshot_или_Fewshot

Yesterday at #TPDL2023 David Pride presented “CORE-GPT: Combining Open Access research and large language models for credible, trustworthy question answering”

Rather than #ZeroShot question/answering, Pride’s team combines the #CORE #OpenAccess dataset with #ElasticSearch to create #FewShot prompts that leverage the strength of combining #search results with the #LLM’s (#GPT) #summarization abilities to produce an answer to a user’s question including citations.

Ref: https://doi.org/10.1007/978-3-031-43849-3_13

"Learning to detect an animal sound from five examples" -- New paper from us! https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102258 #bioacoustics #machinelarning #deeplearning #fewshot #acoustics #animalbehaviour

I dislike how people frame the use of pre-trained models as engaging in #zeroshot or #fewshot learning.

There is rarely discussion about the data used for pre-training. I suspect the “generic” data used for pre-training probably includes examples similar to “task-specific” targets.

Without knowing the scope of the pre-training data, how can we evaluate the claim of few- or zero-shot learning?

It would be better to describe most of this work as investigating #transfer.