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Few-shot et zero-shot learning : définition (IA)

Définition du few-shot et du zero-shot learning : la capacité d'un modèle d'IA à réaliser une tâche avec peu d'exemples (few-shot) ou aucun (zero-shot) dans le prompt.

25 juin 20261 min
Image de couverture

Le zero-shot learning désigne la capacité d'un modèle à accomplir une tâche sans aucun exemple fourni ; le few-shot, avec seulement quelques exemples placés dans le prompt.

Ces capacités, propres aux grands modèles de langage, permettent d'adapter un modèle à une tâche sans ré-entraînement : il suffit de bien formuler l'instruction (zero-shot) ou d'y glisser 2-3 exemples (few-shot). C'est souvent suffisant avant d'envisager un fine-tuning.

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