Què és l'aprenentatge zero-shot?
L'aprenentatge zero-shot es refereix a la capacitat d'un model d'IA per abordar tasques per a les quals no ha vist exemples específics durant l'entrenament. El model transmet coneixement general a noves tasques mitjançant la comprensió semàntica de les descripcions de tasques, l'analogia amb tasques relacionades i la capacitat de seguir instruccions en llenguatge natural.
Zero-Shot vs. Few-Shot
El prompting zero-shot proporciona al model només la descripció de la tasca sense exemples. El prompting few-shot proporciona de 1 a 5 exemples de demostració en el prompt. One-shot proporciona exactament un exemple. Zero-shot és més eficient (menys tokens), mentre que few-shot sovint ofereix resultats més precisos. Per a moltes tasques, els LLMs moderns tenen suficient coneixement general per a un rendiment zero-shot a nivell humà.
Aplicacions empresarials
Les capacitats zero-shot són fonamentals per a aplicacions empresarials flexibles que han de adaptar-se ràpidament a nous requisits. Les tasques de classificació (sentiment, categoria, intenció), l'extracció d'informació i les sortides estructurades sovint poden resoldre's sense dades d'entrenament específiques de la tasca mitjançant prompts zero-shot ben formulats. Això accelera considerablement el desenvolupament de prototips i reduce la necessitat de dades per als projectes d'IA.