基于百度千帆大模型平台进行大模型应用开发入门（一） 千帆社区
然而，在实际应用中，很难获取所有可能类别的标记样本。这就是零样本学习的用武之地。 零样本学习尝试利用附加的语义描述或属性信息，例如类别的语义标签、属性向量、文本描述等，来学习如何将新样本分配到正确的类别中。通常，该方法借助于已有的训练样本和类别的语义表示来构建一个学习模型，该模型可以根据新样本的语义信息进行分类。
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其中第一步耗时较长，实际应用中可以定时任务执行知识的向量化存储，这样就不用每次问答都重新进行向量化了，节约耗时。 像这样，在不进行模型增强、模型微调的情况下，采用本地知识库向量缓存检索是一种很好的知识补充方式。
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然而，在实际应用中，很难获取所有可能类别的标记样本。这就是零样本学习的用武之地。 零样本学习尝试利用附加的语义描述或属性信息，例如类别的语义标签、属性向量、文本描述等，来学习如何将新样本分配到正确的类别中。通常，该方法借助于已有的训练样本和类别的语义表示来构建一个学习模型，该模型可以根据新样本的语义信息进行分类。
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