我正在尝试理解微调和小样本学习的概念。

我理解微调的需要。它本质上是将一个预训练模型调整到一个特定的下游任务。然而，最近我看到大量的博客文章提到零样本学习、单样本学习和小样本学习。

• 它们与微调有何不同？在我看来，小样本学习是微调的一种特化。我在这里遗漏了什么吗？

谁能帮帮我？

回答：

微调 – 当你已经有一个模型训练完成并能执行你想要的任务，但数据集不同时，你可以使用预训练的权重进行初始化，并在目标（通常较小）的数据集上进行训练（通常使用较小的学习率）。

小样本学习 – 当你想使用极少的样本在任何任务上训练模型时。例如，你有一个在不同但相关任务上训练的模型，你可以（可选地）对其进行修改，并使用少量示例在目标任务上进行训练。

例如：

微调 – 训练一个用于意图分类的模型，然后在不同的数据集上对其进行微调。

小样本学习 – 在大型文本数据集上训练一个语言模型，并修改它（通常是最后几层）以通过在小型标记数据集上训练来分类意图。

小样本学习可能有更多种方式。再举一个例子，训练一个模型来分类图像，其中某些类别的训练样本非常少（对于零样本学习为0，对于单样本学习为1）。在这里，推理时，正确分类这些在训练中罕见的类别成为小样本学习的目标。