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

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

Mô hình có khả năng thực hiện các tác vụ hoặc phân loại các lớp mà nó chưa từng được huấn luyện trực tiếp trên dữ liệu của các lớp đó.

Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp.

Mô hình chỉ được huấn luyện trên một lượng dữ liệu rất nhỏ.