zero shot和few shot学习

Zero-shot learning 和 few-shot learning 都是机器学习领域中的概念，特别是与深度学习模型，如预训练的语言模型（例如BERT、GPT系列）相关的技术。

**Zero-shot learning**（零样本学习）是指模型从未见过特定任务的数据样本也能对新任务进行推理的能力。在这种模式下，模型仅依靠其在大规模通用数据集上训练得到的知识和泛化能力，用户通过提供自然语言提示向模型解释任务的要求，模型就能根据这些提示推断出新的解决方案，而无需进一步的训练。

**Few-shot learning**（少量样本学习）则是介于无监督学习和传统的有监督学习之间，它需要少量的标注示例来调整模型以适应新任务。与零样本学习相比，它允许模型在接到少量标记样例后就能提升性能，但还是依赖于之前在大量数据上学习的基础知识。

这两种方法通常用于解决跨领域的任务，比如文本分类、问答系统等，能够帮助模型处理未曾遇到过的场景，提高解决问题的灵活性。