开源模型应用落地-qwen模型小试-Zero/One/Few Shot-进阶篇（九）

一、前言

    Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot是机器学习领域中重要的概念，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。通过Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot学习，模型可以更好地处理未知的情况和新任务，减少对大量标注数据的依赖，提高模型的适应性和灵活性。这对于推动人工智能在现实世界中的应用具有重要意义，尤其是在面对数据稀缺、标注成本高昂或需要快速适应新环境的场景下。

二、术语

2.1. Zero-shot

在零样本学习中，模型可以从未见过的类别中进行推理或分类。这意味着模型可以使用在其他类别上学到的知识来推广到新的类别，而无需在新类别上进行训练。

2.2. One-shot

在单样本学习中，模型根据非常有限的样本进行学习。通常情况下，模型只能从每个类别中获得一个样本，并且需要从这个样本中学习如何进行分类。

2.3. Few-shot

在少样本学习中，模型可以通过很少的样本进行学习，并且能够推广到新的类别。虽然少样本学习的定义没有具体的样本数量限制，但通常指的是模型只能从每个类别中获得很少的样本（例如，几个或几十个）。

三、前置条件

3.1.代码测试需要提前部署AI服务

四、测试结果

4.1.魔搭创空间在线测试