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DeepSeek多模态少样本学习与零样本泛化.docx
资料介绍
DeepSeek多模态少样本学习与零样本泛化
一、引言
少样本学习（Few-shot Learning）和零样本泛化（Zero-shot Generalization）是衡量多模态模型泛化能力的重要指标。DeepSeek在多模态少样本学习方面进行了深入研究，通过对比学习、元学习和提示工程等技术，使模型能够在少量样本下快速适应新任务。本文深入解析DeepSeek多模态少样本学习与零样本泛化技术。
二、少样本学习原理
2.1 任务定义
多模态少样本学习要求模型在仅提供少量图文示例的情况下，理解新的视觉概念或任务，并正确执行。DeepSeek在少样本学习任务上表现出色，通过预训练的知识迁移和快速适应能力。
2.2 快速适应
DeepSeek通过预训练阶段学到的通用多模态表示，可以在少量样本下快速适应新任务，无需大规模微调。
三、零样本泛化
3.1 零样本分类
DeepSeek支持零样本图像分类，在没有见过任何类别示例的情况下
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| 文件名 | 大小 |
| 082-DeepSeek多模态少样本学习与零样本泛化.docx | 37K |
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