★
Menü
Ana Sayfa Nasıl İnşa Ediliyor İzleme Listesi Yığın
Donanım ÇiplerÇipleri Karşılaştır Sunucular ve SistemlerAğ bağlantısı BellekFabrikalar ve Paketleme Soğutma
Tesisler Veri MerkezleriGüç ProjelerBulut ve GPU İşlem
Zeka YZ ModelleriYazılım YZ ÜrünleriKıyaslama testleri Araştırma MakaleleriVeri kümeleri Kavramlar
Ekosistem ŞirketlerHisse Senetleri KişilerZaman çizelgesi TrendlerYapay zekanın geleceği
Eğitim Haberler Veriye Sor Yapay Zekâ Ajanları
Hakkında Hakkımızda Metodoloji Veri ve API Yasal Uyarı
Seçenekler
VERİ VE API

Sitenin önbelleğe alınmış verilerine ücretsiz salt okunur JSON erişimi.

Karanlık Mod

Rehberli Görünüm
Çipler, veri merkezleri ve model terimleri size yabancı mı? Gezinirken temel kavramları sade bir dille açıklıyoruz. Aynı veriler, yerleşik yardım sistemiyle birlikte.

Uzman Görünümü
Teknik altyapıyı zaten biliyorsunuz. Sadece veriler: temiz, hızlı ve özlü; fazladan açıklama yok. Bu varsayılan görünümdür.

Arayüz dili
‹ Geri
Ana Sayfa › Araştırma Makaleleri › Language Models are Few-Shot Learners (2020)

Language Models are Few-Shot Learners (2020)

Araştırma Makalesi Ölçekleme

The GPT-3 paper: capability from scale, tasks from prompts.

Bir araştırma makalesi kaydına bakıyorsunuz: alanına önemli katkılar sunmuş bir makale ve tanıttığı yenilikler.

OpenAI showed that a 175B-parameter model could perform translation, arithmetic and reasoning tasks from examples in its prompt alone — in-context learning — validating the bet that scale itself produces generality and launching the API era.

Bu, yığının geri kalanıyla nasıl bağlantılı?

Introduced in · 1 Language Models are Few-Shot Learners (2020)

Bu kaydın bağlantılarına hızlı bakış — bir gruba tıklayarak o bölüme atlayın.

Tanıtım tarihi

Kaynaklar

arXiv 2005.14165 ↗

İncelenen kayıt tarihi: 2026-01-15 — görüntüle Metodoloji.