¿Qué son zero shot, one shot y few shot?

Autor: | Última modificación: 3 de enero de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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En el emocionante campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, términos como zero shot, one shot y few shot están ganando cada vez más relevancia. Estos conceptos se relacionan con la capacidad de entrenar modelos de lenguaje con cantidades limitadas de datos. En este artículo, exploramos en profundidad qué significan y cómo están transformando la forma en la que desarrollamos sistemas de inteligencia artificial.

Zero Shot-One Shot-Few Shot
Zero shot-one shot-few shot

¿Qué son zero shot, one shot y few shot?

Zero shot

Entre zero shot, one shot y few shot, comencemos con zero shot. Este enfoque se refiere a la capacidad de entrenar modelos de lenguaje sin ningún ejemplo de entrenamiento previo específico para una tarea en particular. En otras palabras, el modelo debe ser capaz de comprender y realizar una tarea sin haber sido entrenado previamente en ella. Esto es un salto impresionante en el mundo del aprendizaje automático, ya que anteriormente se requerían grandes cantidades de datos de entrenamiento para lograr resultados aceptables.

One shot

Luego, dentro de los términos zero shot, one shot y few shot, tenemos one shot, que implica entrenar un modelo de lenguaje con un solo ejemplo de entrenamiento para una tarea específica. Esto es aún más sorprendente, ya que demuestra la capacidad del modelo para generalizar y aplicar el conocimiento de manera efectiva con información limitada. Imagina entrenar un modelo de reconocimiento de imágenes con una sola imagen de un gato y luego pedirle que identifique gatos en otras imágenes. El one shot permite esto.

Few shot

Finalmente, llegamos a few shot. Este enfoque se encuentra en algún punto intermedio entre zero shot y one shot, donde se entrenan modelos de lenguaje con solo unos pocos ejemplos de entrenamiento. Esto es especialmente útil en situaciones donde los datos de entrenamiento son escasos o costosos de obtener. Con few shot, los modelos pueden aprender a realizar tareas específicas con ejemplos limitados.

El impacto en la inteligencia artificial y la ciencia de datos

La capacidad de entrenar modelos de lenguaje con cantidades limitadas de datos está revolucionando la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Anteriormente, la recopilación de grandes cantidades de datos era una tarea laboriosa y costosa. Con los enfoques zero shot, one shot y few shot, se reduce la barrera de entrada y se acelera el desarrollo de modelos inteligentes.

Para lograr estos avances, el prompt engineering desempeña un papel crucial. El prompt es la forma en la que se presenta una tarea al modelo de lenguaje y su diseño adecuado es esencial para obtener resultados óptimos. La comprensión del lenguaje natural también juega un papel importante, ya que permite que los modelos interpreten y generen texto de manera coherente y precisa.

Un futuro emocionante

Los conceptos de zero shot, one shot y few shot están transformando la forma en la que entrenamos modelos de lenguaje en el campo de la inteligencia artificial. Con la capacidad de aprender y realizar tareas con información limitada, estamos entrando en un futuro emocionante donde el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial será más accesible y eficiente.

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