단 35개의 문장 쌍으로 소수 언어 번역을 구현한 LLM Few-shot 학습 전략
The Words We Were Losing
Prompt Engineering을 넘어 Context Engineering으로 AI 시스템 확장
Podcast: Context Engineering with Adi Polak
Intel Labs와 Hugging Face가 SetFitABSA를 개발해 프롬프트 없이 소량의 레이블 데이터로 Aspect-Based Sentiment Analysis를 학습할 수 있는 3단계 파이프라인 도입
SetFitABSA: Few-Shot Aspect Based Sentiment Analysis using SetFit
Witty Works가 Sentence Transformers와 SetFit 도입으로 문맥 의존적 편향 단어 분류기 구축 시 학습 데이터를 100-200개에서 15-20개로 감소
How Hugging Face Accelerated Development of Witty Works Writing Assistant
Hugging Face가 Sentence Transformer 기반 SetFit 프레임워크를 개발해 8개 레이블 예제로 3,000개 풀셋 학습과 동등한 성능 달성
SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Hugging Face가 GPT-Neo와 Accelerated Inference API를 조합해 적은 데이터로도 NLP 작업 수행 가능한 Few-Shot Learning 실현
Few-shot learning in practice: GPT-Neo and the 🤗 Accelerated Inference API