Kurz erklärt
Zero-Shot Learning beschreibt die Fähigkeit eines KI-Modells, eine Aufgabe zu lösen oder etwas zu klassifizieren, ohne dass ihm für genau diesen Fall vorab konkrete Musterbeispiele gezeigt wurden.
Es überträgt dabei allgemeines Wissen auf eine neue Situation: Ein Modell kann beispielsweise auf einem Foto ein Okapi erkennen, obwohl es im Bildtraining nur Pferde und Zebras gesehen hat, sofern es aus Textbeschreibungen weiß, dass ein Okapi wie eine Mischung aus beidem mit gestreiften Beinen aussieht. Im Alltag mit Sprachmodellen spricht man auch von Zero-Shot Prompting, wenn man der KI eine Aufgabe stellt, ohne ihr im Prompt ein Beispiel für die gewünschte Antwortstruktur mitzugeben.