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

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

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

Zero-shot learning chỉ áp dụng cho các mô hình Transformer, còn few-shot learning thì không.

Few-shot learning tập trung vào tốc độ học, còn zero-shot learning tập trung vào độ chính xác.