<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

AI/ML dunyosida nol zarba nima degani?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

AI/ML sohasida nol-shot modelning biron bir vazifani bajarish yoki hech qachon aniq o'qitilmagan kontseptsiyani tan olish qobiliyatini anglatadi. Bu shuni anglatadiki, model yangi vaziyatlarga yoki vazifalarga qo'shimcha o'qitish yoki kiritishsiz umumlashtirishi mumkin. Masalan, agar tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) modeli ingliz tilini ispan tiliga tarjima qilishga o'rgatilgan bo'lsa, u hech qachon o'sha vazifaga o'qitilmagan bo'lsa ham, ingliz tilidan frantsuz tiliga nol-shot tarjimasini amalga oshirishi mumkin. Buning sababi shundaki, model boshqa tillarga qo'llanilishi mumkin bo'lgan umumiy til qoidalari va tuzilmalarini o'rgangan. Shunga o'xshab, tasvirlardagi ma'lum ob'ektlarni tanib olish uchun o'rgatilgan kompyuter ko'rish modeli ob'<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Menga modelning nol zarba qobiliyatini yaxshilashga yordam beradigan ba'zi bir shartlar haqida gapirib bering.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ha! AI / ML modelining nol-shot qobiliyatini yaxshilashga yordam beradigan bir nechta shartlar mavjud: Katta va xilma-xil o'quv ma'lumotlar: Katta va xilma-xil ma'lumotlar to'plami bo'yicha o'qitilgan model, ehtimol, asosiy tushunchalar va naqshlarni yaxshiroq tushunishi mumkin, bu esa yangi vaziyatlarga umumlashtirishga yordam beradi. Semantik tasvirlar: Semantik tasvirlar tushunchalar modelda kodlangan va aks ettirilgan usulni anglatadi. Modellari ko'proq abstrakt va moslashuvchan semantik tasvirlarni qo'llaydigan modellar yangi vaziyatlarga umumlashtirish ehtimoli ko'proq. Transfer o'rganish: Transfer o'rganish - bu bir vazifadan o'rganilgan bilimlarni boshqa vazifadagi ishlashni yaxshilash uchun ishlatishni o'z ichiga oladigan texnikadir. Bir nechta bog'<|eot_id|>