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Le zero-shot learning est une capacité d’un modèle d’IA à exécuter une tâche pour laquelle il n’a pas été explicitement entraîné, en s’appuyant sur des analogies, des transferts de connaissance et des généralisations. Le modèle infère la logique attendue à partir de la formulation du prompt et de son apprentissage général.
Cette approche est rendue possible grâce à la taille et à la diversité des corpus d’entraînement des grands modèles de langage. Dans le zero-shot learning, le modèle n’a jamais vu d’exemple spécifique de la tâche qu’on lui demande, mais il peut comprendre l’objectif via le prompt et produire une réponse plausible. Cela permet une grande flexibilité, sans nécessiter de réentraînement. En marketing, cela se traduit par la possibilité de générer immédiatement des contenus dans un style, un ton ou un format donné sans modèle spécialisé. Toutefois, la performance du zero-shot learning varie selon la complexité de la tâche et la clarté du prompt. Dans certains cas, un apprentissage par un ou plusieurs exemples (one-shot ou few-shot learning) peut améliorer les résultats. Le zero-shot est particulièrement utile dans les environnements en évolution rapide, où l’entraînement spécialisé serait trop coûteux ou lent.
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