什么是通用模型？
通用模型是指能够跨多个不同任务或领域执行功能的智能系统模型，展现出广泛的适应性和泛化能力。这类模型通过大规模数据和算法训练，在未经特定训练的情境中也能高效工作，例如大型语言模型（LLM）可处理文本生成、翻译和问答等多样化任务，其核心优势在于 […]
标签： 泛化能力
什么是多任务学习（Multi-task Learning）？
多任务学习（Multi-task Learning）是一种机器学习方法，其中单个模型通过共享底层表示或参数，同时训练以解决多个相关任务。这种范式利用任务间的相关性，提升模型在各项任务上的泛化能力和效率，减少过拟合风险，并避免为每个任务单独构 […]
什么是零样本推理？
零样本推理（Zero-Shot Inference）是指人工智能模型无需针对特定任务进行专门训练或提供任何相关样本，就能直接处理新任务或新类别的能力。这种推理依赖于模型在预训练阶段积累的广泛知识，使其能够通过内在的泛化机制应对未见过的输入场 […]
什么是零样本学习（Zero-shot Learning）？
零样本学习（Zero-shot Learning，简称ZSL）是一种机器学习范式，它使模型能够在训练过程中从未接触过的新类别上进行识别和推理。核心在于利用类别间的语义关系或属性描述（如文本嵌入、知识图谱），通过已有知识泛化到未知领域，从而无 […]