Zero-shot Learningとは？
読み方: ゼロショットラーニング
30秒まとめ
事前の例示なしにAIが未知のタスクを実行する能力。LLMの汎用性を示す重要な特性。
Zero-shot Learningの意味・定義
Zero-shot Learning（ゼロショットラーニング）は、AIモデルが事前に例示や特別な学習を受けることなく、自然言語の指示だけで未知のタスクを実行する能力を指します。例えば、「以下のレビューの感情をポジティブ/ネガティブに分類してください」と指示するだけで、事前に感情分析の例を示さなくても正確に分類できます。LLMが大量のテキストで事前学習する過程で獲得した広範な知識と言語理解能力がこの能力を支えています。Zero-shotの精度が不十分な場合はFew-shot（数個の例示）やOne-shot（1つの例示）に切り替えることで精度を向上できます。ChatGPT、Claude、Geminiなどの最新LLMはZero-shot能力が非常に高く、翻訳、要約、分類、情報抽出、コード生成など、多くのタスクを指示だけで実行できます。この汎用性こそがLLMの最大の革新であり、専用モデルを開発する必要性を大幅に減少させました。