"Few-shot learning" khác với "zero-shot learning" như thế nào trong NLP?
Few-shot learning cho phép mô hình học từ một số lượng nhỏ ví dụ huấn luyện cho nhiệm vụ mới, trong khi zero-shot learning không sử dụng bất kỳ ví dụ huấn luyện nào cho nhiệm vụ mới
Zero-shot learning chỉ áp dụng cho các bài toán phân loại văn bản, còn few-shot learning có thể áp dụng cho nhiều loại bài toán NLP khác nhau
Few-shot learning sử dụng mô hình Transformer, còn zero-shot learning sử dụng các mô hình thống kê truyền thống
Không có sự khác biệt nào đáng kể giữa few-shot learning và zero-shot learning
Quảng cáo
Trả lời:
Chọn đáp án D
Hot: 1000+ Đề thi cuối kì 2 file word cấu trúc mới 2026 Toán, Văn, Anh... lớp 1-12 (chỉ từ 60k). Tải ngay
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 1
Mô hình học cách dịch giữa hai ngôn ngữ mà không cần dữ liệu song ngữ
Mô hình có thể thực hiện nhiệm vụ phân tích cảm xúc mà không cần bất kỳ dữ liệu huấn luyện nào
Mô hình có khả năng thực hiện các nhiệm vụ hoặc phân loại các đối tượng mà nó chưa từng được huấn luyện trực tiếp trên dữ liệu của nhiệm vụ/đối tượng đó, dựa trên sự hiểu biết về ngôn ngữ và thế giới
Mô hình chỉ sử dụng dữ liệu không nhãn để học biểu diễn ngôn ngữ
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 2
Hệ thống QA dịch câu hỏi sang ngôn ngữ khác và tìm kiếm câu trả lời trong các văn bản dịch
Hệ thống QA tạo ra câu trả lời mới dựa trên thông tin được học từ tập dữ liệu huấn luyện lớn
Hệ thống QA phân tích câu hỏi và tìm kiếm thông tin liên quan trong một nguồn dữ liệu (ví dụ: tập văn bản, cơ sở tri thức) để trích xuất hoặc tổng hợp câu trả lời
Hệ thống QA sử dụng các quy tắc ngữ pháp và từ vựng để trả lời câu hỏi một cách chính xác
Lời giải
Chọn đáp án C
Câu 3
Độ phức tạp tính toán của mô hình ngôn ngữ, đo lường thời gian cần thiết để huấn luyện mô hình
Đo lường khả năng dự đoán của mô hình ngôn ngữ, perplexity thấp hơn cho thấy mô hình dự đoán tốt hơn (ít "bối rối" hơn) về chuỗi văn bản
Số lượng tham số trong mô hình ngôn ngữ, perplexity cao hơn cho thấy mô hình có nhiều tham số hơn
Tỷ lệ lỗi chính tả và ngữ pháp trong văn bản do mô hình ngôn ngữ tạo ra
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 4
Một loại mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trên dữ liệu văn bản khổng lồ
Một mạng lưới các thực thể (ví dụ: người, địa điểm, sự kiện) và mối quan hệ giữa chúng, được sử dụng để lưu trữ và truy xuất tri thức, hỗ trợ các ứng dụng như hỏi đáp tự động, suy luận, và khám phá tri thức
Một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu văn bản bằng cách loại bỏ các thông tin không liên quan
Một phương pháp đánh giá hiệu suất của mô hình dịch máy
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 5
Phân tích cảm xúc và thái độ của tác giả văn bản
Khám phá các chủ đề tiềm ẩn trong một tập hợp văn bản lớn và phân loại văn bản theo chủ đề
Dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản
Nhận dạng và phân loại các thực thể có tên trong văn bản
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Câu 6
Tách từ (Tokenization)
Stemming (Cắt gốc từ)
Lemmatization (Lemma hóa)
Loại bỏ từ dừng (Stop word removal)
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.