{"conversations": [{"from": "user", "value": "Qu\u00e8 significa el concepte \"few shots\" en masxine learning?"}, {"from": "assistant", "value": "El concepte \"few shots\" en machine learning es refereix a la capacitat d' un model per generalitzar i aprendre nous conceptes amb nom\u00e9s unes poques inst\u00e0ncies d' entrenament. Aquesta t\u00e8cnica \u00e9s \u00fatil quan hi ha molt poques dades disponibles per entrenar un model, ja que es necessiten nom\u00e9s unes poques inst\u00e0ncies d' entrenament per a que el model aprengui i pugui generalitzar els nous conceptes. Aix\u00f2 difereix de l' aprenentatge profund tradicional, on es necessiten milers o fins i tot milions d' exemples per entrenar un model."}, {"from": "user", "value": "Quin tipus de transcend\u00e8ncia podria arribar tenir aquest paradigma en la creaci\u00f3 de nous models d'aprenentatge autom\u00e0tic?"}, {"from": "assistant", "value": "La capacitat de generalitzar nous conceptes a partir de menys exemples d' entrenament permet que l' aprenentatge per adaptar models sigui menys cost\u00f3s tant en temps i energia. Permet aix\u00ed m\u00e9s viable tenir models adaptats a circumst\u00e0ncies espec\u00edfiques (usuari, aplicaci\u00f3, etc)."}]}