¿O que é o aprendizaxe zero-shot?
O aprendizaxe zero-shot refírese á capacidade dun modelo de IA para abordar tarefas para as que non viu exemplos específicos durante o adestramento. O modelo transfire coñecemento xeral a novas tarefas mediante a comprensión semántica das descricións de tarefas, a analoxía con tarefas relacionadas e a capacidade de seguir instrucións en linguaxe natural.
Zero-Shot vs. Few-Shot
O prompting zero-shot proporciona ao modelo so a descrición da tarefa sen exemplos. O prompting few-shot proporciona de 1 a 5 exemplos de demostración no prompt. One-shot proporciona exactamente un exemplo. Zero-shot é máis eficiente (menos tokens), mentres que few-shot a miúdo ofrece resultados máis precisos. Para moitas tarefas, os LLMs modernos teñen suficiente coñecemento xeral para un rendemento zero-shot a nivel humano.
Aplicacións empresariais
As capacidades zero-shot son fundamentais para aplicacións empresariais flexibles que deben adaptarse rapidamente a novos requisitos. As tarefas de clasificación (sentimento, categoría, intención), a extracción de información e as saídas estruturadas a miúdo poden resolverse sen datos de adestramento específicos da tarefa mediante prompts zero-shot ben formulados. Isto acelera considerabelmente o desenvolvemento de prototipos e reduce a necesidade de datos para os proxectos de IA.