もう少し詳しく
「ゼロショット学習」とは、AIモデルが、学習時に一度も見たことのない種類のデータや状況に対しても、追加の学習(ファインチューニング)を行わずに、そのまま対応できる能力を指す言葉です。「ゼロショット」の「ショット」は、AIにお手本として与える例の数を意味しており、お手本の例が0個(ゼロ)でも対応できることから、この名前が付いています。対義語として、少数のお手本を与えて対応させる「少数ショット学習(Few-shot Learning)」があります。
どこで使われるか
文章を生成する大規模言語モデル(LLM)が、指示されたことのない新しい形式の質問にも答えられる場面や、ロボットが訓練環境とは異なる新しい場所で作業をこなす場面など、AIが「想定外」の状況に対応する能力を評価する際によく使われる言葉です。
身近な例
人型ロボットが、これまで一度も訪れたことのない家庭を訪れて、その家庭ごとに異なる家具の配置や物の種類にあわせて片付けや家事をこなす実証実験は、ゼロショット学習の性能を確かめる代表的な例です。
注意点
「ゼロショット」で高い性能を発揮できるとされていても、実際の成功率はタスクの難しさによって大きく異なります。「ゼロショットに対応できる」という説明を見た際は、具体的にどの程度の成功率で対応できているのかを、あわせて確認することが大切です。
