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在现实世界应用中，使用少样本学习面临哪些挑战？
少镜头学习虽然有希望用于需要从有限数据快速适应的任务，但有几个限制是开发人员应该考虑的。首先，少量学习的有效性在很大程度上取决于所提供的少数示例的质量。如果少数训练实例不能充分表示任务或不够多样化，则模型可能难以概括，从而导致实际应用中的性
监督学习和基于代理的学习之间有什么区别？
监督学习和基于智能体的学习是机器学习和人工智能领域中的两种不同方法，各自针对不同类型的任务和操作方式。监督学习涉及在标记数据集上训练模型，其中每个输入数据点都与正确的输出配对。其目标是学习输入与输出之间的映射，以便模型可以预测未见数据的标签
什么是预训练语言模型？
清理文本数据是NLP中的关键预处理步骤，可确保输入数据一致、有意义且无噪声。该过程通常包括几个步骤:
1.删除特殊字符: 删除标点符号，符号和数字，除非它们是相关的 (例如，主题标签或美元金额)。这减少了文本中的噪音。
2. Lowerc