مدل‌های زبانی و یادگیری کم‌نمونه
پژوهشگران OpenAI در مقاله «Language Models are Few-Shot Learners» نشان دادند که مدل‌های زبانی عظیم می‌توانند با تعداد بسیار کمی مثال، وظایف جدید را درک کنند. این رویکرد که با نام few-shot learning شناخته می‌شود، به جای بازآموزی مدل، از توانایی ذاتی مدل برای تعمیم بر اساس چند نمونه راهنما استفاده می‌کند.
در این روش، مدل تنها با مشاهده چند مثال از یک کار خاص، الگو را درک می‌کند و پاسخ درست می‌دهد. این قابلیت در مدل‌های بزرگ‌تر مانند GPT-3 با ۱۷۵ میلیارد پارامتر به شکل چشمگیری تقویت شده است و می‌تواند طیف وسیعی از وظایف زبانی را بدون نیاز به تنظیم دقیق (fine-tuning) انجام دهد.
تفاوت یادگیری صفر نمونه، یک نمونه و چند نمونه
OpenAI در این پژوهش سه حالت مختلف را بررسی کرده است: یادگیری بدون مثال (zero-shot)، با یک مثال (one-shot) و با چند مثال (few-shot). در حالت zero-shot، مدل تنها با توصیف کار، پاسخ می‌دهد. در one-shot یک مثال برای راهنمایی ارائه می‌شود و در few-shot چند مثال در ورودی قرار می‌گیرد.
- zero-shot: توضیح کار به زبان طبیعی به همراه دستور مستقیم
- one-shot: یک نمونه کامل از ورودی و خروجی مطلوب
- few-shot: چند مثال راهنما برای درک بهتر الگو
نتیجه جالب توجه این است که با افزایش تعداد مثال‌های ورودی در حالت few-shot، عملکرد مدل به طور معناداری بهبود می‌یابد. این امر نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند مفاهیم را در لحظه و بدون تغییر وزن‌هایشان یاد بگیرند.
تأثیر بر آینده هوش مصنوعی
این یافته‌ها راه را برای ساخت سامانه‌هایی باز کرد که نیازی به داده‌های برچسب‌گذاری شده عظیم ندارند. به جای صرف هزینه‌های سنگین برای آماده‌سازی دیتاست، کسب‌وکارها می‌توانند با چند مثال ساده از مدل‌های زبانی برای انجام وظایف خاص بهره ببرند.
این مقاله که در سال ۲۰۲۰ منتشر شد، نقطه عطفی در توسعه هوش مصنوعی مولد محسوب می‌شود و بسیاری از مدل‌های امروزی مانند GPT-4 و ChatGPT بر اساس همین ایده شکل گرفته‌اند. توانایی یادگیری چند نمونه‌ای، کاربردهای گسترده‌ای از ترجمه و خلاصه‌سازی تا پاسخگویی به سوالات تخصصی را ممکن کرده است.
پرسش‌های پرتکرار
یادگیری چند نمونه‌ای در هوش مصنوعی چیست؟
یادگیری چند نمونه‌ای (few-shot learning) به توانایی مدل برای انجام یک وظیفه جدید با استفاده از چند مثال محدود در ورودی گفته می‌شود؛ بدون آنکه نیازی به بازآموزی یا تنظیم پارامترهای مدل باشد.
مقاله Language Models are Few-Shot Learners چه تأثیری داشت؟
این مقاله GPT-3 را معرفی کرد و نشان داد که مدل‌های زبانی عظیم می‌توانند با چند مثال ساده وظایف مختلف را انجام دهند. این پژوهش پایه‌گذار توسعه مدل‌های بعدی مانند ChatGPT و GPT-4 بود.
