
Formation de modèles d'IA sans étiquetage des données à l'aide de stratégies Zero-shots
L'apprentissage automatique a considérablement évolué ces dernières années, permettant aux modèles de langage (LLM) et à la vision par ordinateur d'effectuer des tâches complexes avec une grande précision. Cependant, de nombreuses techniques d'apprentissage supervisé reposent sur de grands ensembles de données étiquetées, qui peuvent être difficiles à utiliser.






