2.1.3 퓨샷 러닝

퓨샷 러닝(Few Shot Learning)은 매우 적은 양의 데이터로 학습하는 능력을 가리킵니다. 여기서 중요한 것은 모델이 기존에 학습한 지식을 바탕으로 매우 제한된 예시로부터 새로운 작업에 빠르게 적응하는 것입니다.

퓨샷 러닝과 함께 나오는 단어로 제로샷 러닝(Zero Shot Learning), 원샷 러닝(One Shot Learning)이 있는데, 데이터의 양에 따라 제로샷, 원샷, 퓨샷으로 나뉩니다.

다음과 같이 모델이 학습 과정에서 결코 보지 못한 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있는 것을 제로샷 러닝이라고 합니다. 이것이 가능하려면 거대 언어 모델과 같이 학습한 데이터가 꽤 방대하면서도 모델이 높은 수준의 추상적 사고와 일반화 능력을 갖춰야 합니다.