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少即是多：多模态少样本学习的深入研究

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

为了解决深度学习中少样本学习的挑战，研究人员提出了一个利用文本信息和语言模型的框架。该框架通过学习可调的提示来显式地利用预训练的语言模型的零样本能力。实验证明，该框架在少样本数据集上取得了令人印象深刻的结果，1-shot学习任务中的分类准确率平均超过基准方法3.0%。

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