完整教程：NLP算法岗位面试题分享:Zero-Shot、One-Shot与Few-Shot学习

文章目录

• • 引言
  • 1. 基本概念解析
  • • 1.1 Zero-Shot Learning（零样本学习）
    • 1.2 One-Shot Learning（单样本学习）
    • 1.3 Few-Shot Learning（少样本学习）
  • 2. 技术原理与关键算法
  • • 2.1 Zero-Shot学习的工艺建立
    • 2.2 One/Few-Shot学习的元学习框架
    • 2.3 基于预训练模型的少样本学习
  • 3. 面试常见问题与解答
  • • 3.1 基础概念类障碍
    • 3.2 技术实现类问题
    • 3.3 实践应用类问题
  • 4. 实际案例分析
  • • 4.1 ChatGPT中的Few-Shot能力
    • 4.2 工业级应用挑战
  • 5. 面试准备建议
  • • 5.1 理论知识储备
    • 5.2 实践经验积累
    • 5.3 面试演示准备
  • 总结

引言

在自然语言处理领域，少样本学习已成为衡量模型泛化能力的主要指标。作为NLP算法工程师，深入理解Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot学习不仅有助于模型设计，更是面试中的高频考点。本文将架构梳理这三者的核心概念、技术原理和实际应用，帮助你在面试中游刃有余。

1. 基本概念解析

1.1 Zero-Shot Learning（零样本学习）

定义：模型在训练阶段从未见过某个类别的样本，但在测试时能够识别该类别。

核心思想：通过语义描述或属性学习建立可见类别与不可见类别之间的联系。

面试回答要点：

• 强调模型从已知到未知的迁移能力
• 提及语义嵌入空间的重要性
• 举例说明实际应用场景

1.2 One-Shot Learning（单样本学习）

定义：每个类别仅提供一个训练样本的情况下进行学习。

核心思想：通过相似度比较或元学习策略，从极少量样本中提取有效特征。

1.3 Few-Shot Learning（少样本学习）

定义：每个类别给出少量（通常为1-5个）训练样本的学习范式。

核心思想：结合迁移学习和元学习，解决数据稀缺问题。

2. 技术原理与关键算法

2.1 Zero-Shot学习的技术实现

基于属性学习的方法：

# 伪代码示例：属性映射
def zero_shot_predict(model, input_text, class_descriptions):
# 将输入文本和类别描述映射到同一语义空间
text_embedding = model.encode_text(input_text)
class_embeddings