ゼロショット学習は、AIがトレーニングされていない新しいタスクを、既存の知識をもとに解決できるようにする技術です。特定のラベルやタスクについて学習していなくても、類似性や一般的な知識を活用して対応します。たとえば、自然言語処理分野でのGPTモデルがこの技術を活用しています。
目次
重要性
ゼロショット学習は、新しいタスクに対して迅速に適応するAI技術として注目されています。この手法は、あらゆるラベルを事前に用意することが現実的でない場面で特に有用です。例えば、異なる言語でのテキスト分類や、新たな物体カテゴリの認識など、汎用的な応用が期待されています。
用語の使われ方
ゼロショット学習を活用するには、事前学習済みの大規模モデル（例：GPT、CLIP）を利用します。これらのモデルは、幅広いタスクに対応するために設計されています。特定のタスクに適応させるためには、適切なプロンプトを設計し、モデルにそのタスクを説明することが重要です。また、結果を評価する際には、既存の手法と比較することで効果を検証します。
