小样本学习能降低训练成本吗？

在特定场景中，小样本学习可以显著降低训练成本。这种方法最小化了对大型标注数据集和大量计算的需求。

关键因素包括模型架构、所提供少量示例的相关性和质量，以及目标任务与模型预训练数据的相似性。当示例高度具有代表性且任务定义明确时效果最佳。然而，效果并不总能保证；通常需要大量的提示/示例设计工程，其性能可能不及数据密集型方法。

其主要价值在于以最少的标注费用快速将模型适应到小众领域、稀有类别或快速变化的需求。这支持在收集大型数据集不切实际或代价高昂的场景中进行更快的原型设计和部署，减少数据采集和计算资源双重成本。它最好作为高效的微调策略，而非完全消除训练成本。