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title: "零樣本與少樣本學習（Zero-shot / Few-shot Learning）是什麼？"
canonical: https://glossary.penguindriver.com/t/few-shot
markdown: https://glossary.penguindriver.com/t/few-shot.md
date_modified: 2026-09-28
retrieved: 2026-09-29
language: zh-Hant-TW
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cite: https://glossary.penguindriver.com/cite?path=%2Ft%2Ffew-shot
sources:
  - https://arxiv.org/abs/2005.14165
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# 零樣本與少樣本學習（Zero-shot / Few-shot Learning）是什麼？

零樣本與少樣本學習是指大型語言模型在不更新參數的情況下，僅憑提示詞中的說明或少量範例完成新任務，也稱為情境學習。OpenAI 2020 年發表 GPT-3 論文〈Language Models are Few-Shot Learners〉，展示 1,750 億參數模型在多種任務上用少樣本方式就有接近微調模型的表現。

分類：基礎概念｜別名：Few-shot、Zero-shot、少樣本、零樣本、In-context learning、情境學習、One-shot

## 一句話說明

不重新訓練模型，只在提示詞裡給零個或幾個範例，就讓模型完成新任務的使用方式。

## 怎麼運作？

1. 零樣本：只用文字說明任務，例如「把下面句子翻成英文」。
2. 單樣本：附上一個示範輸入與輸出。
3. 少樣本：附上幾個示範，讓模型看出格式與規則。
4. 模型根據提示中的範例推論，直接產生答案，不需重新訓練。

## 實際例子

- 給三個「評論→正面／負面」範例，讓模型分類新評論。
- 提供兩封範例信件格式，請模型照格式寫第三封。
- 只說明欄位名稱，就請模型從文章中抽出資料。

## 常見誤解

- 誤解：少樣本學習會讓模型永久學會新任務。
  事實：範例只在這次對話的上下文中發揮作用，模型參數沒有改變，下次要重新提供。
- 誤解：範例越多一定越好。
  事實：範例太多會占用上下文視窗，且品質不一或互相矛盾的範例反而可能降低表現。

## 常見問題

### 少樣本和微調要怎麼選？

任務簡單、範例少、需要快速嘗試時用少樣本；需要穩定大量處理、或提示詞放不下所有規則時再考慮微調。

### 零樣本效果不好怎麼辦？

可以先加上幾個清楚的範例，或要求模型逐步思考（思維鏈），通常能改善結果。

## 相關名詞

[提示工程](https://glossary.penguindriver.com/t/prompt-engineering.md)、[思維鏈](https://glossary.penguindriver.com/t/chain-of-thought.md)、[微調](https://glossary.penguindriver.com/t/fine-tuning.md)、[大型語言模型](https://glossary.penguindriver.com/t/llm.md)

## 參考來源

- [Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners（GPT-3，arXiv 2005.14165）](https://arxiv.org/abs/2005.14165)

查核日期：2026-09-28

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整理於 2026-09-29。網頁版：https://glossary.penguindriver.com/t/few-shot

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