Zero-shot、one-shot和few-shot随着模型参数增加准确度越来越高 原图定位

特点二：采用 few-shot 学习完成下游任务 Few-shot 取代 zero-shot，训练效果得到进一步加强。GPT-2 模型中，在下游训练时采用zero-shot 学习理念，在执行各类子任务时不给任何样例，属于较为极端的情况。虽然在GPT-2 在某些测试中取得了不错的效果，但在一些任务上结果不达预期。因此，OpenAI引入了 few-shot，即对于特定任务仅给予少量的样例（10-100 个），没有任何梯度更新或微调，任务和 few-shot 示例均通过与模型的文本交互指定。从多种训练基准综合训练结果来