前回の記事で述べたように、メタはソーシャルメディア上のヘイトスピーチや有害なコンテンツに取り組むためのAIテクノロジーを作成しました。 今回は、MetaのAIテクノロジーであるFew-Shot Learner（FSL）について説明します。
FSL AIテクノロジーは、他のAIが数か月間学習するデータを１週間ないで学習できるようになり、100を超える言語で利用できるようになります。写真やテキストを介してさまざまな情報を検索でき、有害なコンテンツ関連する内容を知る能力があります。
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従来のAIシステムは、1〜2か月以内にサンプルデータを収集し、ポリシーに従って分析します。3か月目には、より多くの情報を収集して勉強しました。 4か月目には、システムが更新され、さらにテストが実行されます。 6ヶ月目からご利用いただけます。MetaのFew-ShotLearnerは、1〜2週間以内にサンプルデータをポリシーに従って分析します。データ処理は3週間以内に行われます。4〜6週間以内に修正しながら使用を開始できます。したがって、この新しいAIシステムは以前のAIシステムよりfew-shot learningを使用して異なる項目を短時間で区別できます。
FSLは、ポリシーと情報を理解しやすくして問題を解決でき、修正ないしで操作できるLarge-scale, multimodal, multilingual, zero または few-shot model です。それは3つの部分に分けることができます。
- Zero-Shot: 例なしでポリシーを示して提供します。
- Few-Shot with demonstration: ポリシーの簡単な説明（50文字未満）
- Low-Shot with fine-tuning: ML開発者は FSLを少数の例で練習させて、微調整できます。
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情報を学習するときは、投稿全体に含まれているテキスト、写真やURLなどの情報について学びます。次のステップは、コンテンツに記載されているポリシーとのの矛盾がないかどうかを確認することです。最後のステップとして、矛盾する情報がない場合許可されます。