ゼロショット学習
一般化された知識表現を活用することで、明示的にトレーニングされていないタスクやデータを正確に処理または分類するモデルの能力。
共有されたセマンティックまたは特徴の埋め込みに基づいて、既知および新規のクラス間の関係を推論することを可能にするモデルの技術（例：大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング、属性ベースの分類器）。ガバナンスの考慮事項には、代表的なホールドアウトカテゴリーでゼロショット性能を検証すること、予期しない誤分類を監視すること、未知の入力に対する信頼度が低い場合の代替手順を確立することが含まれます。
大規模言語モデルに基づくカスタマーサポートチャットボットは、ゼロショット分類を使用して「サブスクリプションのアップグレード」に関する質問をルーティングします。これは、そのラベルでトレーニングされていなくとも、意味的な意図を利用可能なカテゴリにマッチさせるためです。システムは、低信頼度のゼロショットルーティングを人間によるレビュー用に記録し、新しい問い合わせが正しく処理されることを保証します。
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