Prompt engineering: Few-shot learning (zero-shot learning)

zero-shot learning을 공부하다가, 좋은 강의가 있어서 정리 합니다.

위의 가장 눈에 뛰는 차이는 : 

1) AI는 기존의 학습내용을 분석해서 Pattern 화 한다

2) 잘못된 사례 원인 분석 ( In-context learning)

- 첫번째 질문 : 쥐 vs 코끼리 -> 뒤에 있는 단어인 코끼리가 무겁다고 함
- 두번째 질문 : 쥐 vs 토스터기 -> 뒤에 있는 단어인 토스터기가 무겁다고 함
- 세번째 질문 : 토스터 vs 연필 -> 뒤에 있는 단어인 연필이 더 무겁다고 함

so. AI는 뒤에 오는 단어가 앞에 오는 단어보다 더 무겁구나 라고 패턴화(확률분석에 의한것) 하여 분석한 결과 임

- AI가 패턴/ 확률화 할 수 없도록 few-shot learning 해야 한다.

 

 

 

 

 

--------- 주요 강의 ------------

https://www.youtube.com/watch?v=yppOxUAQGZA

 

https://www.youtube.com/watch?v=bOII_roWlys