Few-shot learning khác biệt với zero-shot learning trong NLP như thế nào?

Few-shot learning yêu cầu dữ liệu huấn luyện lớn hơn zero-shot learning.

Few-shot learning cho phép mô hình học từ một lượng nhỏ ví dụ có nhãn cho một tác vụ mới, trong khi zero-shot learning không sử dụng ví dụ có nhãn nào.

Few-shot learning chỉ áp dụng cho phân loại văn bản, còn zero-shot learning áp dụng cho dịch máy.

Few-shot learning sử dụng mô hình đơn giản hơn zero-shot learning.