Null-Schuss-Lernen
Eine Modellfähigkeit, Aufgaben korrekt zu bewältigen oder Daten zu klassifizieren, auf die es nie explizit trainiert wurde, indem es generalisierte Wissensdarstellungen nutzt.
Techniken (z. B. Prompt-Engineering in großen Sprachmodellen, attributbasierte Klassifikatoren), die es Modellen ermöglichen, Beziehungen zwischen bekannten und neuen Klassen basierend auf gemeinsamen semantischen oder Merkmals-Einbettungen abzuleiten. Zu den Governance-Überlegungen gehören die Validierung der Zero-Shot-Leistung in repräsentativen Testkategorien, die Überwachung unerwarteter Fehlklassifikationen und die Festlegung von Rückfallverfahren, wenn das Vertrauen bei ungesehenen Eingaben gering ist.
Ein Kunden-Support-Chatbot, der auf einem großen Sprachmodell basiert, verwendet Zero-Shot-Klassifizierung, um „Upgrade der Abonnements“-Anfragen zuzuordnen—obwohl er nie mit diesem Label trainiert wurde—indem er die semantische Absicht mit verfügbaren Kategorien abgleicht. Das System protokolliert Zero-Shot-Zuordnungen mit niedriger Sicherheit zur menschlichen Überprüfung, um eine korrekte Bearbeitung neuer Anfragen sicherzustellen.
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