Few-shot Learning（フューショット学習）とは？
用語「フューショット学習」について説明。ChatGPTなどの言語モデルが少数の例文から効率的に学習し、多様なタスクを解決できることを指す。大量データが必要な一般的な機械学習や既存モデルの再学習（ファインチューニング）と比べ手軽。また、コンピュータビジョンなど他の機械学習分野でも、少量データから学習する同じ用語が使用されている。 連載目次 用語解説 自然言語処理においてフューショット学習（Few-shot Learning）とは、ファインチューニングなどによる言語モデルのパラメーター（＝ニューラルネットワークの重みなど）のアップデートなしに、少数の例文（Examples、見本：Examplars）を文脈（コンテキスト）内でデモンストレーションとして提示するだけで、さまざまなタスクを解決できる能力を持つことである。2022年末以降で話題となっているChatGPTやGoogle Bardなどに搭
LangChain の インデックスについて | Hakky Handbook
from abc import ABC, abstractmethod from typing import List from langchain.schema import Document class BaseRetriever(ABC): @abstractmethod def get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]: """Get texts relevant for a query. Args: query: string to find relevant tests for Returns: List of relevant documents """ このクラスは、get_relevant_documents というメソッドを持ち、これは受け取ったクエリから関連するドキュメントを返すようなメソッド
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