名称: setfit-小样本学习 描述: 使用少量数据进行高效意图分类的SetFit小样本学习 允许工具:
- 读取
- 写入
- 编辑
- Bash
- Glob
- Grep
SetFit小样本学习技能
能力
- 使用每类少量示例训练SetFit模型
- 配置对比学习设置
- 实现高效分类流程
- 设计小样本训练策略
- 设置模型评估
- 部署轻量级分类器
目标流程
- 意图分类系统
实施细节
SetFit优势
- 少量示例: 每类8-16个示例
- 无需提示: 无需提示工程
- 快速训练: 分钟级而非小时级
- 小型模型: 基于句子转换器
训练流程
- 嵌入的对比微调
- 分类头训练
- 迭代采样策略
配置选项
- 基础句子转换器模型
- 训练示例数量
- 对比学习轮次
- 分类头架构
- 评估指标
最佳实践
- 多样化的小样本示例
- 平衡类别示例
- 使用合适的基础模型
- 在保留数据上验证
依赖项
- setfit
- sentence-transformers