Zero-Shot Learning
Aufgaben ohne passende Beispiele lösen.
Zero-Shot Learning beschreibt die Fähigkeit eines Modells, eine Aufgabe zu bewältigen, für die es keine eigenen Beispiele gesehen hat, allein auf Basis der Anweisung und seines allgemeinen Wissens. Große Sprachmodelle sind darin oft erstaunlich gut. Werden einige Beispiele gegeben, spricht man von Few-Shot.