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El artículo "Aprendizaje eficiente de pocos ejemplos sin indicaciones" ha suscitado atención y discusión debido a su rendimiento superior al de GPT-3 en clasificación de texto con pocos ejemplos etiquetados, 50 o menos. Los investigadores han desarrollado un modelo más pequeño que puede ejecutarse en una CPU y logra resultados impresionantes sin la necesidad de indicaciones elaboradas manualmente. El artículo discute métodos recientes de aprendizaje de pocos ejemplos y destaca los desafíos del ajuste de parámetros y el entrenamiento de explotación de patrones en configuraciones convencionales. Hugging Face también ha proporcionado una implementación de código para este enfoque eficiente de aprendizaje de pocos ejemplos.
