Méthode One-shot

One-shot Learning

Le One-shot learning est une méthode d'apprentissage ou le modèle apprend à reconnaître un nouvel objet ou concept après avoir vu un seul exemple.

Supposons que nous montrions à notre modèle une seule image de Koalas.

Il sera alors capable de de reconnaître des koalas sur d'autres images, même s'il n'a vu qu'un seul exemple.

C'est ce qu'on appelle le One-shot learning,

Cette approche permet d'économiser du temps et des ressources en réduisant la quantité de données nécessaires pour entraîner le modèle.

One-shot Prompt

Le One-shot prompt nécessite de faire passer un seul exemple par le prompt afin d'aider le modèle à identifier notre instruction.

Exemple de prompt : One-shot

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Exemple :
Anglais : I speak french
Français : Je parle francais
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Traduis le texte suivant en français :
Anglais : Good morning, how are you?
Français :