Zero-shot是模型在没有任务相关训练数据的情况下进行预测，依赖预训练知识。
One-shot则是提供一个示例，帮助模型理解任务。两者的核心区别在于是否提供示例，以及模型如何利用这些信息。
在机器学习和自然语言处理中，Zero-Shot 和 One-Shot 是两种不同的模型推理范式，它们的核心区别在于 是否依赖任务相关示例（示例数量）。
1. 核心区别
| 维度 | Zero-Shot（零样本学习） | One-Shot（单样本学习） |
|---|---|---|
| 定义 | 模型在 无任务相关训练数据 的情况下直接预测结果 | 模型通过 一个示例 理解任务后预测结果 |
| 依赖数据 | 仅依赖预训练知识（无任何示例输入） | 需要输入 1个示例（任务描述 + 输入输出对） |
| 模型能力 | 依赖预训练时学到的通用知识 | 结合预训练知识 + 示例中的特定任务模式 |
| 适用场景 | 任务定义明确且预训练覆盖相关领域知识 | 任务较复杂或领域特殊，需少量提示（但数据不足） |
| 典型模型 | GPT-3、T5、CLIP 等大规模预训练模型 | 支持上下文学习的模型（如GPT系列） |
2. 工作流程对比
(1) Zero-Shot 示例
任务：判断文本情感倾向（正面/负面）
输入：
请判断以下评论的情感倾向：
评论："这款手机续航太差了，一天要充三次电。"
情感倾向：
输出：负面
关键特点：
- 直接通过任务描述（“判断情感倾向”）触发模型推理
- 无需提供任何示例
(2) One-Shot 示例
任务：识别金融新闻中的风险事件类型
输入：
请根据示例识别新闻中的风险事件类型：
示例：
新闻："XX公司因财务造假被证监会立案调查。" → 风险事件：财务违规
问题：
新闻："YY银行因贷款审核不严被罚款2亿元。" → 风险事件：
输出：操作风险
关键特点：
- 通过 1个示例 明确任务格式和分类规则
- 模型通过示例学习如何解析问题
3. 实际应用场景
场景 1：客服意图分类
- Zero-Shot：
直接要求模型分类：“请判断用户问题属于以下哪类：退货、投诉、咨询。问题：‘我的订单还没发货。’” - One-Shot：
提供示例：
"示例：‘怎么修改收货地址？’ → 咨询
问题：‘订单号12345要退货’ → "
场景 2：金融术语解释生成
- Zero-Shot：
直接生成：“解释什么是’量化宽松’：量化宽松是…” - One-Shot：
提供示例：
"示例：‘解释什么是CPI’ → ‘CPI指消费者物价指数，衡量…’
问题：‘解释什么是M2货币供应量’ → "
4. 性能对比与选择建议
| 场景 | 推荐方法 | 原因 |
|---|---|---|
| 任务简单且领域常见（如情感分析） | Zero-Shot | 预训练模型已充分学习相关模式 |
| 任务复杂或需特殊格式（如法律文书） | One-Shot | 需通过示例明确输出结构（如"条款：…；责任：…"） |
| 数据完全缺失 | Zero-Shot | 唯一可行方案 |
| 数据极少（1-5条） | One-Shot | 显著提升模型对任务的理解 |
5. 底层技术差异
| 技术要点 | Zero-Shot | One-Shot |
|---|---|---|
| 模型依赖 | 依赖预训练知识的泛化能力 | 依赖模型对示例的上下文学习（In-Context Learning） |
| Prompt设计 | 需明确任务描述（如指令、关键词） | 需设计示例与问题的逻辑关联性 |
| 错误敏感性 | 易受任务描述模糊性影响 | 对示例质量高度敏感（错误示例会导致错误传播） |
6. 代码示例（基于 OpenAI API）
(1) Zero-Shot 分类
response = openai.Completion.create(
model="text-davinci-003",
prompt="判断情感倾向（正面/负面）：\n评论：'这款耳机音质很棒，但价格太高。'\n情感倾向：",
temperature=0
)
# 输出：负面
(2) One-Shot 信息抽取
response = openai.Completion.create(
model="text-davinci-003",
prompt="""从新闻中提取公司名和处罚金额：
示例：
新闻：'证监会宣布对A公司罚款500万元。' → 公司：A公司，金额：500万元
问题：
新闻：'B银行因违规放贷被央行处罚1200万元。' → """,
temperature=0
)
# 输出：公司：B银行，金额：1200万元
总结
- 选 Zero-Shot：任务简单、领域常见且无可用标注数据时（如通用分类、摘要）。
- 选 One-Shot：任务需要特殊格式或复杂逻辑，且有至少1个高质量示例时（如法律条款解析）。
- 延伸扩展：若提供更多示例（如3-5个），则称为 Few-Shot Learning，进一步改善模型表现。
One-shot和Zero-shot在什么地方使用
在机器学习和自然语言处理中，**Zero-Shot（零样本）和One-Shot（单样本）**的应用场景主要由任务的复杂性和可用数据量决定。
一、Zero-Shot（零样本）的典型应用场景
1. 通用文本分类
- 场景：直接对未见过的类别进行分类，无需示例。
- 案例：
- 情感分析：直接要求模型判断文本情感（正面/负面/中性）。
输入：判断以下评论的情感倾向： "这部电影的视觉效果震撼，但剧情太拖沓了。" 输出：混合情感（正面+负面） - 新闻分类：分类到预训练模型已知的类别（如体育、科技、政治）。
输入：将新闻归类到以下类别：体育、科技、政治、娱乐。 新闻："SpaceX成功发射新一代星际飞船。" 输出：科技
- 情感分析：直接要求模型判断文本情感（正面/负面/中性）。
2. 开放域问答
- 场景：回答基于常识或通用知识的问题。
- 案例：
- 百科问答：直接提问无需示例。
输入："量子计算机的工作原理是什么？" 输出："量子计算机利用量子比特的叠加态和纠缠态进行并行计算..." - 定义解释：解释专业术语或概念。
输入："解释什么是'碳中和'。" 输出："碳中和指通过节能减排、碳补偿等方式抵消碳排放量..."
- 百科问答：直接提问无需示例。
3. 跨语言任务
- 场景：直接处理未训练过的语言翻译或理解。
- 案例：
- 低资源语言翻译：将中文翻译为斯瓦希里语（即使模型未专门训练过该语对）。
输入："Translate '你好，世界' to Swahili." 输出："Habari, dunia"
- 低资源语言翻译：将中文翻译为斯瓦希里语（即使模型未专门训练过该语对）。
4. 图像生成与理解
- 场景：生成或分类未见过的图像类别。
- 案例：
- 文生图（Text-to-Image）：基于文本描述生成图像。
输入："生成一张'未来城市中悬浮的太阳能汽车'的图片。" 输出：对应概念的图像（如DALL-E生成）。 - 开放域图像分类：识别罕见物体。
输入："这张图片中的动物是什么？"（图片为鸭嘴兽） 输出："鸭嘴兽"
- 文生图（Text-to-Image）：基于文本描述生成图像。
二、One-Shot（单样本）的典型应用场景
1. 复杂格式生成
- 场景：输出需要特定结构或模板的任务。
- 案例：
- 法律文书生成：通过示例明确条款格式。
输入： 示例： 输入："租赁期限：2023年1月1日至2025年12月31日" 输出："本合同有效期自【2023年1月1日】起至【2025年12月31日】止。" 问题： 输入："租金支付：每月5日前转账至账户123456" 输出："乙方应于每月【5日】前将租金支付至指定账户【123456】。" - 表格填充：从文本中提取结构化数据。
示例： 文本："患者：张三，年龄：45岁，诊断：高血压。" 输出：{"姓名":"张三", "年龄":45, "诊断":"高血压"} 问题： 文本："患者：李四，年龄：62岁，诊断：糖尿病。" 输出：{"姓名":"李四", "年龄":62, "诊断":"糖尿病"}
- 法律文书生成：通过示例明确条款格式。
2. 领域特定任务
- 场景：任务依赖特定领域知识，但标注数据极少。
- 案例：
- 医疗报告分析：通过示例定义医学实体。
示例： 文本："患者主诉持续胸痛，ECG显示ST段抬高。" 输出：{"症状": ["胸痛"], "检查结果": ["ST段抬高"]} 问题： 文本："患者有咳嗽和发热，X光显示肺部阴影。" 输出：{"症状": ["咳嗽", "发热"], "检查结果": ["肺部阴影"]} - 金融事件抽取：识别特定风险类型。
示例： 新闻："A公司因财务造假被证监会罚款500万元。" → 事件类型：财务违规 问题： 新闻："B银行因违规放贷被央行处罚1200万元。" → 事件类型：操作风险
- 医疗报告分析：通过示例定义医学实体。
3. 多步骤推理任务
- 场景：需要逻辑链或分步解答的问题。
- 案例：
- 数学题求解：通过示例展示解题步骤。
示例： 问题："小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，现在有多少个？" 解答："5 - 2 = 3；3 + 3 = 6 → 答案：6" 问题： 问题："仓库有200箱货物，运出60箱后，又入库80箱，剩余多少箱？" 解答："200 - 60 = 140；140 + 80 = 220 → 答案：220" - 代码生成：通过示例明确代码风格。
示例： 输入："用Python生成一个斐波那契数列函数，返回前n项。" 输出： def fibonacci(n): a, b = 0, 1 result = [] for _ in range(n): result.append(a) a, b = b, a + b return result 问题： 输入："用Python生成一个计算阶乘的函数，返回n!" 输出： def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1)
- 数学题求解：通过示例展示解题步骤。
三、如何选择 Zero-Shot 或 One-Shot？
决策依据
| 条件 | 选择 Zero-Shot | 选择 One-Shot |
|---|---|---|
| 任务是否常见（如情感分析） | ✅ 模型已从预训练中学习到模式 | ❌ 无需额外示例 |
| 是否需要特定格式（如法律条款） | ❌ 模型可能无法理解复杂结构 | ✅ 通过示例明确输出规则 |
| 标注数据是否完全缺失 | ✅ 唯一可行的方案 | ❌ 需要至少一个示例 |
| 任务是否需要多步推理 | ❌ 模型可能跳过中间步骤 | ✅ 通过示例展示推理逻辑 |
四、实际应用注意事项
Zero-Shot 的局限性
- 模糊性任务容易失败：
例如要求模型生成一首“浪漫的诗”，但未定义诗歌结构或主题细节，结果可能不符合预期。 - 领域知识依赖性强：
若任务涉及冷门领域（如古生物学术语），模型可能无法准确回答。
One-Shot 的关键点
- 示例质量决定效果：
错误的示例会导致模型学习错误模式。例如，示例中的错误分类（将“负面”标为“正面”）会误导后续结果。 - 示例与任务的相关性：
若示例与当前任务差异过大（如用“中文诗歌”示例引导“英文摘要”任务），可能降低效果。
五、扩展场景：Few-Shot（少样本）
当提供 3-5个示例 时，称为 Few-Shot Learning，适用于更复杂的任务：
- 多语言翻译：提供多个语言对示例提升翻译质量。
- 个性化推荐：通过用户历史行为示例（如点击记录）生成推荐理由。
总结
- Zero-Shot：适用于通用、简单、预训练知识覆盖充分的场景（如常见分类、问答）。
- One-Shot：适用于需要明确格式、复杂逻辑或领域特定的任务（如法律文书、医疗实体抽取）。
- 核心原则：
- 无数据时用 Zero-Shot，有少量高质量数据时用 One-Shot。
- 若任务需要复杂交互（如多轮对话），可结合两者：先用 Zero-Shot 理解意图，再用 One-Shot 生成结构化响应。
