Few shot 러닝이란 One shot 러닝이란 Zero shot 러닝이란 쉬운 설명

1. few shot, one shot, zero shot 러닝이란?

• few-shot, one-shot, zero-shot learning은 인간과 유사하게 적은 양의 데이터로도 새로운 개념을 학습하고 추론할 수 있는 능력을 갖는 인공지능을 구현하기 위한 기술 중 하나이다.
• few-shot learning은 새로운 작업을 위해 적은 수(극히 소수)의 라벨된(정답이 있는) 데이터로부터 인공지능 모델을 학습하는 것을 의미한다.
• one-shot learning은 새로운 작업을 위해 하나의 라벨된 데이터로부터 학습하는 것을 의미한다.
• zero-shot learning은 새로운 작업을 위해 전혀 학습 데이터를 사용하지 않는 것을 의미한다. 대신 일반적으로 모델에 작업에 대한 설명만 제공한다.

 

 

2. 예시

예를 들어, 동물 분류 작업을 수행한다고 가정해보자.

• Few-shot learning: 각 동물 종별로 5개의 이미지만 사용하여 모델을 학습시키고, 이를 통해 새로운 동물 이미지를 분류한다.
• One-shot learning: 각 동물 종별로 단 1개의 이미지만 사용하여 모델을 학습시키고, 이를 통해 새로운 동물 이미지를 분류한다.
• Zero-shot learning: 동물 분류 작업에 대한 학습 데이터를 사용하지 않고, 기존에 학습된 지식(예: 객체 인식)을 활용하여 새로운 동물 이미지를 분류한다.

 

 

3. 전이학습(Transfer learning)과의 차이는?

전이학습 (Transfer learning) 이란? 전이학습 쉬운 설명

• 전이학습은 이미 학습된 모델의 일부를 가져와서 새로운 모델을 학습시키는 방식이다.
• 반면, few-shot, one-shot, zero-shot learning은 적은 양 또는 라벨이 없는 데이터에서 모델을 학습하는 방식이다.
• 즉, 전이학습은 기존 모델의 일부를 재사용하여 새로운 작업을 수행하는 것이며, few-shot, one-shot, zero-shot learning은 새로운 작업을 수행하기 위해 극히 적은 양 또는 없는 라벨 데이터를 활용하여 모델을 학습하는 것이다.

 

 

 

4. few shot, one shot, zero shot 러닝과 AGI(인공일반지능)의 관계

AGI란? 인공일반지능이란? 특이점이란? 매우 쉬운 설명

• few-shot, one-shot, zero-shot learning은 인공지능의 일부분으로서, 인공일반지능(AGI)을 구현하는 데에는 필수적인 요소 중 하나이다.
• AGI는 인간 수준의 지능을 가진 인공지능을 말하는데, 인간은 한정된 라벨 데이터로도 새로운 개념을 학습하고 추론할 수 있다. 그렇기 때문에 AGI로 가기위해 few-shot, one-shot, zero-shot learning이 필요하다.
• 또한, AGI는 다양한 분야에서 지식을 융합하고 연결하여 문제를 해결할 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 능력은 zero-shot learning에서 주로 다루는데, 이미 학습된 지식을 바탕으로 새로운 도메인에서도 문제를 해결할 수 있는 능력이 필요하다.

 

 

5. ChatGPT와의 관계

ChatGPT란? ChatGPT 매우 쉬운 설명

• ChatGPT 모델은 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 언어 모델이기 때문에, 적은 양의 데이터를 사용해도 높은 성능을 발휘할 수 있는데, 이것이 few-shot learning의 핵심 아이디어 중 하나이다.
  
  
• 예시:
  • 고객 지원 챗봇을 만들기 위해 ChatGPT를 사용한다고 가정해봅시다. 일반적으로 고객 지원 챗봇을 만들기 위해서는 대량의 고객 대화 데이터가 필요합니다. 그러나 few-shot learning을 활용하면, 적은 양의 데이터로도 효과적인 챗봇을 만들 수 있습니다.
  • 사전 학습: ChatGPT는 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 학습됩니다. 이 과정에서 모델은 다양한 주제와 대화 패턴을 학습합니다.
  • Few-shot learning: 고객 지원 챗봇을 만들기 위해, 몇 가지 예시 대화(예: 10개의 질문-답변 쌍)를 제공합니다. 이렇게 제공된 적은 양의 데이터를 통해 모델은 고객 지원 작업에 필요한 패턴과 지식을 빠르게 습득합니다.
  • 챗봇 사용: 학습된 모델은 이제 새로운 고객 질문에 대해 적절한 답변을 생성할 수 있습니다. 이 과정에서 모델은 사전 학습에서 습득한 지식과 few-shot learning을 통해 습득한 고객 지원 지식을 활용합니다.