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零-shot学习的好处有哪些？
少镜头学习是一种机器学习，旨在使用每个类很少的示例来训练模型。这种技术在数据稀缺或难以获取的情况下特别有用。典型应用包括图像识别、自然语言处理 (NLP) 和机器人控制。在这些领域中，获得大型数据集可能是不切实际的，并且少镜头学习允许模型从
什么是生成对抗网络（GAN），它们如何帮助数据增强？
生成对抗网络（GANs）是一种用于生成与给定数据集相似的新数据样本的机器学习模型。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器创建新的数据点，而判别器则根据真实数据对其进行评估，判断它们是伪造的还是真实的。在训练过程中，这两个网络相互竞
在大型语言模型（LLMs）中，什么是分词（tokenization）？
是的，LLMs可用于编码帮助，帮助开发人员编写、调试和优化代码。像OpenAI的Codex这样的模型，为GitHub Copilot提供动力，是专门为编程任务设计的。他们可以生成代码片段，建议函数名称，甚至根据简短描述或部分代码输入完成整个