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。
既知クラスと新規クラスの間で共有されるセマンティック埋め込みまたは特徴埋め込みに基づき、モデルがそれらの関係性を推論できるようにする手法（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、属性ベース分類器）。ガバナンス上の検討事項としては、代表的なホールドアウトカテゴリに対するゼロショット性能の検証、想定外の誤分類の監視、ならびに未見入力に対する信頼度が低い場合のフォールバック手順の確立が含まれます。
大規模言語モデル上に構築されたカスタマーサポート用チャットボットは、利用可能なカテゴリに対して意味的意図を照合することで、「サブスクリプションのアップグレード」に関する質問を、そのラベルで学習していない場合であっても、ゼロショット分類によって適切に振り分けます。システムは、信頼度の低いゼロショットによる振り分けを人間による確認のために記録し、新規の問い合わせが適切に処理されるようにしています。
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