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指導の微調整テクノロジーの使用は何ですか？
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ディレクティブファイン - 調整技術は、自然言語処理（NLP）モデルに使用される微調整技術です。モデルの指示とオプションを提供することにより、**ゼロサンプルタスク**のパフォーマンスを改善できます。微調整する指示の役割は、モデルのロック/刺激を解除する能力です。これは主に、命令によって問題があるデータの量がデータの量よりもわずかな大きさであるためです（基本能力はトレーニング前に注入されます）。

ゼロサンプルタスク：トレーニング集中に表示されていないタスクやレコードはありません
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ゼロサンプルタスクとは何ですか？
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ゼロサンプル学習（ZSL）は通常、特定のタイプのタスクを指します。データのセットで分類器をトレーニングし、分類子がこれまで見たことのない別のデータセットを予測できるようにします。この方法により、コンピューターは人間の推論方法をシミュレートして、これまでに見たことのない新しいものを特定できます。

たとえば、人がシマウマの動物を見たことがないと仮定すると、つまりゼブラにはこの人のカテゴリーはありませんが、シマウマはパンダのような白黒色、トラのようなストライプ、トラのようなものです。形状は馬のように見えます。つまり、パンダ、トラ、馬はカテゴリーを見てきました。それから彼が最初にゼブラを見たとき、彼は優先知識とクラスを見ることでゼブラを特定することができました。

ゼロ - サンプル学習は、代表的な学習と測定学習の実行に基づいてと見なすことができます。補助情報（属性またはテキスト）の助けに依存することにより、異なる知識が移行され、移動学習プロセスを完了します。目に見えないクラス情報推論の移行学習プロセスへのクラス情報。本質