Además de la cantidad de datos de entrenamiento, hay algunas diferencias técnicas clave entre el aprendizaje supervisado tradicional y el aprendizaje few-shot:

1. En el aprendizaje supervisado tradicional, se requiere un conjunto completo de datos etiquetados para cada tarea, mientras que en el aprendizaje few-shot, solo se necesitan unos pocos ejemplos de datos etiquetados para cada tarea.
2. El aprendizaje supervisado tradicional utiliza una arquitectura de red neuronal específica para cada tarea, mientras que el aprendizaje few-shot utiliza una arquitectura de red única que se entrena en múltiples tareas.
3. En el aprendizaje supervisado tradicional, el proceso de entrenamiento puede tardar mucho tiempo y requiere muchos recursos computacionales. En el aprendizaje few-shot, el proceso de entrenamiento es mucho más rápido y requiere menos recursos computacionales.

En cuanto a cuál es más efectivo, depende de la tarea específica y de la cantidad de datos etiquetados disponibles. Si hay suficientes datos etiquetados disponibles para una tarea, es probable que el aprendizaje supervisado tradicional sea más efectivo. Si solo hay unos pocos datos etiquetados disponibles, el aprendizaje few-shot puede ser más efectivo. En general, ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas y se utilizan en diferentes situaciones según la tarea y los recursos disponibles.
นอกจากปริมาณข้อมูลการฝึกอบรมแล้ว ยังมีความแตกต่างทางเทคนิคที่สำคัญระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิมและการเรียนรู้แบบมีผู้สอนเพียงไม่กี่ช็อต: 1. ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิม ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับครบถ้วนเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแต่ละงาน ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต แต่ละงานจำเป็นต้องมีตัวอย่างข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพียงไม่กี่ตัวอย่าง 2. การเรียนรู้ภายใต้การดูแลแบบดั้งเดิมใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมเฉพาะงาน ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายเดียวที่ได้รับการฝึกฝนในหลายงาน 3. ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิม กระบวนการฝึกอบรมอาจใช้เวลานานและต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณจำนวนมาก ในการเรียนรู้ไม่กี่ครั้ง กระบวนการฝึกอบรมจะเร็วขึ้นมากและใช้ทรัพยากรในการคำนวณน้อยลง ส่วนวิธีใดมีประสิทธิภาพมากกว่านั้นขึ้นอยู่กับงานเฉพาะและจำนวนข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่มีอยู่ หากมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพียงพอสำหรับงาน การเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิมน่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่า หากมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพียงไม่กี่รายการ การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตอาจมีประสิทธิผลมากกว่า โดยทั่วไป ทั้งสองวิธีมีข้อดีและข้อเสีย และใช้ในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับงานและทรัพยากรที่มีอยู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence