Méta-Apprentissage pour l’Adaptation de Modèles

Le méta-apprentissage pour l’adaptation de modèles (MAML) est une technique d’apprentissage automatique utilisée pour entraîner des modèles génératifs à s’adapter rapidement à de nouveaux environnements ou tâches avec un petit nombre d’exemples d’entraînement. Le MAML vise à apprendre des règles d’adaptation générales qui peuvent être utilisées pour mettre à jour efficacement les paramètres du modèle en fonction de nouveaux contextes.

Exemple : En utilisant le MAML, un modèle de génération de texte peut être pré-entraîné sur un large ensemble de données, puis adapté rapidement à des tâches spécifiques telles que la génération de réponses à des questions médicales ou la rédaction de critiques de produits.

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