El aprendizaje few shot permite a los modelos de inteligencia artificial generalizar con apenas unos pocos ejemplos etiquetados aprovechando características preentrenadas y funciones de similitud inteligentes como las redes de triplete contraste y las redes prototípicas
En el contraste entre few shot one shot y zero shot learning el enfoque one shot se basa en un único ejemplo etiquetado mientras que el zero shot no requiere ningún ejemplo gracias al entendimiento semántico del modelo
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