ChatGPT低资源与零样本学习

ChatGPT 低资源与零样本学习方法

本部分探讨如何利用ChatGPT 在资源有限甚至零样本的情况下进行学习。

低资源学习

• 数据增强: 利用ChatGPT 生成额外的训练数据，扩充数据集规模，提高模型泛化能力。
• 迁移学习: 利用预训练的ChatGPT 模型作为基础，针对特定任务进行微调，减少对大量标注数据的依赖。
• 主动学习: 利用ChatGPT 筛选最有价值的样本进行标注，提高数据效率。

零样本学习

• 提示工程: 通过精心设计的提示，引导ChatGPT 在没有见过任何样本的情况下完成特定任务。
• 语义嵌入: 将文本转化为语义向量，利用向量空间的相似性进行推理和预测。
• 知识蒸馏: 将大型ChatGPT 模型的知识压缩到更小的模型中，使其能够在零样本情况下执行任务。

注意事项

• 低资源和零样本学习的效果取决于任务的复杂性和数据的特性。
• 需要不断优化提示和训练策略，才能最大限度地发挥 ChatGPT 的潜力。