Разница между Zero-Shot и Few-Shot Learning при работе с большими языковыми моделями (LLM) заключается в том, как модель получает данные для понимания и выполнения задачи. 2

Zero-Shot Learning предполагает, что модели даётся задача без каких-либо предварительных примеров или контекста. 2 Для генерации ответа или выполнения задачи модель опирается на свои дообученные знания и ограниченную информацию, предоставленную внутри самого промпта. 2

Few-Shot Learning предполагает предоставление модели небольшого количества примеров (обычно менее десяти) для иллюстрации задачи. 2 Эти примеры помогают модели понять контекст или конкретный шаблон, которому нужно следовать при генерации ответа или выполнении задачи. 2

Таким образом, Zero-Shot Learning подходит для простых задач и исследовательских запросов, а Few-Shot Learning — когда нужно, чтобы модель «узнала» новое понятие или когда требуется точный формат вывода. 1