Zero-Shot Learning

Zero-Shot Learning bedeutet, dass ein Modell eine Aufgabe löst, für die es kein einziges Beispiel gesehen hat, allein auf Basis seines vorhandenen Wissens. Du beschreibst die Aufgabe einfach in der Anweisung, und das Modell wendet sein allgemeines Verständnis an. Das spart das Sammeln von Beispieldaten, liefert aber nicht immer so verlässliche Ergebnisse wie ein gezielt trainiertes Modell.