Ce înseamnă Zero-shot
Zero-shot înseamnă că îi ceri unui model AI să rezolve o sarcină fără să-i arăți niciun exemplu rezolvat. Îi descrii doar ce vrei, iar modelul se bazează pe ce a învățat la antrenare. „Shot” înseamnă aici „exemplu”, așa că „zero-shot” înseamnă „cu zero exemple”.
Pentru modelele lingvistice mari, zero-shot este modul obișnuit de lucru: când ceri „rezumă textul acesta” sau „tradu în franceză”, folosești zero-shot. Capacitatea a devenit impresionantă odată cu modelele mari, care au întâlnit la antrenare atât de multe sarcini încât le pot rezolva direct din descriere.
Termenul vine din cercetarea în machine learning, unde zero-shot learning desemnează capacitatea unui model de a recunoaște categorii pe care nu le-a văzut deloc la antrenare, de exemplu un animal cunoscut doar din descriere.
Cum funcționează
Modelul primește doar instrucțiunea și datele de prelucrat. Parametrii lui nu se modifică; folosește exclusiv cunoștințele generale învățate anterior. Calitatea depinde de cât de clar este formulată sarcina și de cât de des a întâlnit modelul sarcini asemănătoare.
Dacă rezultatul nu este bun sau formatul nu este cel dorit, următorul pas este, de obicei, few-shot: adaugi în prompt câteva exemple.
Pe înțelesul tuturor
Zero-shot este ca atunci când îi ceri unui coleg priceput „fă-mi un tabel cu cheltuielile pe luna asta” fără să-i arăți cum arătau tabelele de până acum. Pentru că se pricepe, îl face bine, dar s-ar putea să nu arate exact cum te așteptai.
Exemplu
Un angajat al unei primării copiază într-un chatbot 30 de sesizări ale cetățenilor și scrie: „Clasifică fiecare sesizare într-una dintre categoriile: drumuri, iluminat, salubritate, altele.” Nu dă niciun exemplu, dar modelul înțelege sarcina și clasifică corect majoritatea sesizărilor. Aceasta este o cerere zero-shot.
De reținut
- Zero-shot înseamnă o sarcină descrisă, fără exemple rezolvate.
- Modelele mari se descurcă bine zero-shot la multe sarcini obișnuite.
- Pentru un format sau un stil precis, few-shot dă de obicei rezultate mai bune.
Nu confunda
- Zero-shot vs. few-shot: la few-shot, promptul conține și câteva exemple rezolvate; la zero-shot, doar instrucțiunea.
- Zero-shot vs. fără antrenare: modelul a fost antrenat, doar că nu a primit exemple pentru sarcina concretă.
Termeni înrudiți
- Few-shot: Tehnica prin care incluzi în prompt câteva exemple rezolvate, ca modelul să înțeleagă exact sarcina, stilul și formatul dorit.
- Prompt: Textul (uneori și imaginile sau fișierele) pe care îl dai unui model AI ca să-i spui ce vrei să facă.
- Prompt engineering: Arta de a formula cererile pentru modelele AI astfel încât să obții răspunsuri cât mai corecte, utile și în formatul dorit.
- LLM (model lingvistic mare): Model AI antrenat pe cantități uriașe de text, care înțelege și generează limbaj; stă în spatele ChatGPT, Claude sau Gemini.
- Transfer learning: Refolosirea unui model antrenat deja pe o sarcină mare, pentru a rezolva cu puține date o sarcină nouă, înrudită.