DeepSeek零样本学习改进思路

问题

DeepSeek模型在零样本学习和少样本学习场景下表现如何？有哪些改进思路？

答案

在零样本学习场景下，DeepSeek通过在大规模无监督数据上预训练学到通用知识，借助文本提示等方式实现对未见类别任务的处理，但泛化能力仍有提升空间。少样本学习中，模型可利用少量样本进行快速微调，不过对样本的质量和多样性要求较高。改进思路包括设计更有效的提示策略，引导模型更好地利用先验知识；引入元学习方法，让模型学会快速适应新任务；优化模型架构，增强模型对少量样本的特征提取能力。