Подход, при котором от языковой модели требуется выполнить задачу, с которой она не сталкивалась в явном виде во время обучения, на основе только инструкции в промпте, без предоставления примеров (shots). Использует способность модели к обобщению.
Zero-shot Prompting — это метод взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM), при котором модель выполняет задачу, основываясь исключительно на инструкции, без предоставления каких-либо примеров правильных ответов. Это означает, что модель должна использовать свои предварительно обученные знания и понимание языка для генерации релевантного ответа.
Суть метода заключается в формулировании чёткого и исчерпывающего запроса (промпта), который содержит всю необходимую информацию для выполнения задачи. Модель не видела аналогичных задач во время обучения, но обладает достаточным уровнем обобщения, чтобы применить свои знания к новой ситуации. Этот подход демонстрирует гибкость и адаптивность LLM, позволяя им решать широкий круг задач, для которых их не обучали специально.
Zero-shot Prompting особенно полезен при работе с редкими или специфическими задачами, для которых сложно найти достаточное количество обучающих примеров. Он позволяет быстро тестировать гипотезы и получать результаты без необходимости сбора и разметки данных для файн-тюнинга.