{"conversations": [{"from": "human", "value": "Qu\u00e8 vol dir en el m\u00f3n d'ani/ml?"}, {"from": "gpt", "value": "El problema \u00e9s un m\u00e8tode d' aprenentatge. Una intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial \u00e9s un paradigma on es demana un model per avaluar i classificar alguna cosa que no s' ha especificat expl\u00edcitament. Per exemple, podria \"learn\" recon\u00e8ixer un cavall encara que no estigu\u00e9s classificada en el model."}, {"from": "human", "value": "T'agradaria presentar m\u00e9s detalls sobre l'algoritme?"}, {"from": "gpt", "value": "\u00c9s clar, m'agradaria proporcionar m\u00e9s detalls sobre l' algorisme per aprendre zeros. Essencialment, l' algorisme funciona usant el coneixement previ a partir de les tasques relacionades per a fer prediccions sobre les noves tasques invisibles. Aix\u00f2 fa aix\u00f2 fent un mapa d' entrada a un espai sem\u00e0ntic compartit on es poden aprendre les relacions entre diferents conceptes. Fent- ho, el model \u00e9s capa\u00e7 de fer prediccions noves tasques fins i tot si no s' ha entrenat expl\u00edcitament sobre ells. En general, l' aprenentatge zeros, t\u00e9 el potencial d' incrementar la flexibilitat i la capacitat general de models d' AAI."}]}