Zero-shot

Zero-Shot学习是指模型在没有接受特定任务的样本训练的情况下，能够执行该任务。换句话说，模型在大规模语料上进行训练后，可以直接应用于新的、未见过的任务，而无需进行任务特定的微调。

Zero-Shot 学习与通用人工智能（AGI）

Zero-Shot学习的理念与通用人工智能（AGI）的目标相一致，即创建能够理解和执行广泛任务的智能系统，而不需要针对每个单独任务进行专门训练。这确实有点像“学好数理化，走遍天下都不怕”的理念，因为模型已经具备了广泛的知识和理解能力，可以灵活地应用于各种不同的任务。

GPT-3 和 Zero-Shot学习

OpenAI的000.wiki/GPT-3模型是Zero-Shot学习的一个典型示例。通过在大量文本数据上进行预训练，GPT-3能够在许多下游任务上表现良好，而无需进行任务特定的微调。当然，为了使模型理解特定任务的需求，通常需要以适当的方式提出问题或给出指示。

本文作者：Maeiee

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