如何理解GPT3中的meta-learning？
2023-05-17 阅读 35
在GPT-3中，meta-learning指的是模型能够自动学习和适应新任务的能力，而不需要重新训练整个模型。具体来说，GPT-3使用了一种叫做“few-shot learning”的技术，它允许模型在很少的样本数据上学习并快速适应新任务。这种技术的基本思想是通过在大量的任务上预训练模型，使得模型能够学习到通用的特征和模式，然后在新任务上通过少量的样本数据进行微调，就能够完成新任务。因此，GPT-3具有较强的通用性和泛化能力，能够适应各种不同的自然语言处理任务。
更新于 2023年05月23日
