★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع
الرئيسية › أوراق بحثية › Language Models are Few-Shot Learners (2020)

Language Models are Few-Shot Learners (2020)

ورقة بحثية التوسع

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

أنت تطّلع على سجل ورقة بحثية: ورقة بحثية بارزة وما قدّمته للمجال.

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.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

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

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

مُقدَّم في

المصادر

arXiv 2005.14165 ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.