大模型里k shots是什么意思

在大模型的背景下，"k shots"通常是指在进行模型训练或推理时使用的样本数量。具体来说，它是指在模型进行学习或预测任务时，提供给模型的示例（或称为样本、情境）的数量。例如，在训练阶段，模型可能会在每一次迭代中通过k个样本来更新其参数；而在推理阶段，模型可能会根据k个样本来生成预测。

k shots的概念常见于少样本学习（Few-shot Learning）中，这是机器学习领域中的一种研究方向，目的是让模型能够在只有很少数量的样例时，依然能够有效地学习并进行预测。这里的“少”通常与传统机器学习方法所需的大量样本形成对比。在少样本学习中，k通常是一个较小的数字，如1、2、5或10。

此外，k shots也和另一种技术相关，即N-way K-shot学习，其中N表示模型要识别的类别数，而K则是每个类别中提供的样例数量。这种设置常见于图像分类或自然语言处理中的实体识别等任务。