Zero-shot Learning

Capacità di svolgere un compito senza esempi specifici, usando istruzioni e conoscenze apprese in precedenza durante l'addestramento.

Nello zero-shot learning l'utente descrive il compito, per esempio classificare un testo o tradurre una frase, senza mostrare coppie di input e output. Il modello applica al caso nuovo gli schemi acquisiti durante l'addestramento. La riuscita dipende dalla chiarezza dell'istruzione, dalla copertura dei dati usati per addestrarlo e dalla difficoltà dell'attività. Si distingue dal Few-shot Learning, dove alcuni esempi guidano il comportamento prima della risposta.