Trong lĩnh vực NLP, 'zero-shot learning' (học không mẫu) có nghĩa là gì?

Mô hình học mà không cần bất kỳ dữ liệu huấn luyện nào.

Mô hình có khả năng thực hiện một tác vụ mà không cần được huấn luyện trực tiếp trên tác vụ đó, mà chỉ dựa trên kiến thức đã học từ các tác vụ liên quan.

Mô hình chỉ được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp (synthetic data).

Mô hình có độ chính xác bằng 0 trên dữ liệu kiểm tra.