ModelScope中，如果达到5-shot效果，大概需要多少训练数据呢 ？

在ModelScope（魔搭）中讨论5-shot（五次投射）的效果通常是指在少样本学习或迁移学习场景下的表现。5-shot学习是一种衡量模型在少量标注数据上的泛化能力的方法，它属于Few-Shot Learning的范畴，通常在一个基准数据集上，模型仅能看到每个类别5个样本的情况下进行训练或微调。

具体到需要多少训练数据才能达到5-shot效果，并没有固定的数量，因为这主要取决于模型本身的能力、基础模型的预训练质量以及目标任务的难度。在5-shot设置下，针对每个类别只有5个样本，这意味着总训练数据量会随着类别数量的增加而变化，而不是一个固定的数值。

对于通用意义上的模型，例如GPT-3、BERT等大规模预训练模型，在特定的少样本学习任务上，它们往往能够在很少的样本基础上达到一定的性能水平。然而，实际所需的具体样本数量和最终效果还受到模型架构、领域适应性、任务类型等因素的影响。

请注意，5-shot效果的好坏并不是单纯依赖训练数据量的大小，而是更多地与模型能否从有限的示例中提取和泛化特征有关。对于想要在ModelScope上评估模型5-shot性能的用户来说，关键是使用相应的基准数据集并遵循少样本学习的实验设置来进行测试。

我一般都是人工标注几百条才训练。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”