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Zero shot , few shot prompting는 무엇인가요?

안녕하세요? Ai 관련 Zero shot , few shot prompting이라는 용어가 나오던데요 이것은 어떤 의미인지 알고 싶습니다.

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5개의 답변이 있어요!
  • 안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어입니다.

    Zero shot prompting은 AI 모델이 특정 작업에 대해 사전 학습 없이 새로운 개념이나 상황에 대해 이해하고 반응하도록 하는 방법입니다. Few shot prompting은 AI가 소량의 예제를 통해 학습하고 그에 따라 새로운 작업을 수행하는 방식입니다. 둘 다 인간처럼 적은 정보로 유연하게 상황을 이해하고 대처할 수 있는 AI 모델 개발을 목표로 하고 있습니다.

  • 탈퇴한 사용자
    탈퇴한 사용자

    안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.

    Zero shot과 few shot prompting은 인공지능 분야에서 모델이 얼마나 적은 예시로 새로운 작업을 수행할 수 있는지를 설명하는 용어입니다. Zero shot prompting은 모델이 작업에 대한 학습 없이도 잘 수행할 수 있도록 설계하는 방식입니다. 예를 들어, 번역기를 학습한 모델이 지시 없이 다른 언어 번역을 시도하는 경우가 해당됩니다. Few shot prompting은 소량의 예시를 제공하여 모델이 이를 바탕으로 새로운 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 모델에게 몇 가지 예시를 주고 유사한 새로운 작업을 잘 수행하는지를 확인하는 것입니다. 이러한 기술은 모델의 유연성과 일반화 능력을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

    좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)

  • 안녕하세요. 서인엽 전문가입니다.

    Zero-Shot Prompting과 Few-Shot Prompting은 인공지능 모델이 새로운 작업을 처리하는 방법을 설명하는 용어입니다.

    Zero-Shot Prompting은 모델이 새로운 작업을 수행할 때 별도의 추가 학습 없이 직접 문제를 해결하는 접근 방식입니다. 모델이 이 작업에 대해 훈련받지 않았더라도, 주어진 문제를 이해하고 적절히 처리할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 모델이 영어 문장을 한국어로 번역하는 작업을 본 적이 없다면, 모델이 번역 요청을 받고도 정확한 번역을 제공해야 하는 상황을 말합니다.

    Few-Shot Prompting은 모델이 새로운 작업을 수행하기 위해 몇 개의 예시만 제공받는 방식입니다. 모델은 이 예시들을 참고하여 주어진 작업의 패턴이나 규칙을 학습합니다. 예를 들어, 모델이 새로운 문장을 번역할 때, 몇 개의 번역 예시를 먼저 제공하면 모델은 그 예시들을 바탕으로 새로운 문장을 번역할 수 있습니다. 이 방법은 모델이 특정 작업에 적응하도록 도와주며, 적은 수의 예시로도 효과적인 성능을 발휘할 수 있습니다.

    답변 도움되길 바랍니다.

  • 안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. zero shot은 배우지 않은 작업을 수행하는 작업을 말합니다. 인공지능이 해당 모델에 대해서 학습을 하지 않고 일반화된 지식을 가지고 배우지 않은 작업을 다양하게 수행하는 것입니다. 예를 들면 사람의 신체를 분류해 달라고 할경우 이전에 신체에 대해서 분류하는 학습을 하지 않아도 일반화된 지식을 가지고 알아서 분류해주는것 입니다. few shot prompting은 일반적인 예시를 1-5개 정도 제시해줘서 그것을 통해서 학습하고 다른작업을 그에 맞게 수행하는 것입니다. 예를 들면 사람은 머리가 있다, 사람은 손,발이 있다, 사람은 내장기관이 있다, 이런식의 예제가 제시되고 그런뒤 사람의 신체를 분류해 달라고 하는 식이다. 

  • 안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.

    제로 샷 프롬프팅은 인공지능 모델이 사전에 학습된 데이터만을 바탕으로 전혀 새로운 유형의 작업을

    수행하는 것을 의미합니다 즉 모델이 특정 작업에 대한 예시 데이터를 전혀 보지 못했음에도 불구하고

    기존에 학습한 지식을 활용하여 새로운 문제를 해결하는 것입니다

    퓨 샷 프롬프팅은 제로 샷 프롬프팅과 유사하지만 모델에게 새로운 작업에 대한 몇 개의 예시를 제공하여

    학습을 돕는 방식입니다. 이렇게 적은 양의 예시 데이터만으로도 모델은 새로운 작업을 빠르게 학습하고

    수행할 수 있습니다