"Few-shot learning" trong NLP là gì và tại sao nó quan trọng?

Phương pháp huấn luyện mô hình NLP trên dữ liệu không nhãn để giảm chi phí.

Phương pháp cho phép mô hình NLP học hiệu quả từ một lượng nhỏ dữ liệu huấn luyện, quan trọng khi dữ liệu nhãn khan hiếm.

Kỹ thuật giảm kích thước mô hình NLP để triển khai trên các thiết bị hạn chế về tài nguyên.

Kỹ thuật tăng tốc độ suy luận của mô hình NLP trong thời gian thực.