▲ 그림 1-6 텍스트 완성 외에도 GPT와 같은 LLM은 재훈련, 미세 튜닝 또는 작업에 특화된 모델 구조로 바꾸지 않고도 입력 데이터를 기반으로 다양한 작업을 해결할 수 있습니다. 이따금 입력에 타깃 작업에 대한 예시를 제공하는 것이 도움이 됩니다. 이를 퓨-샷 학습이라고 부릅니다. 하지만 GPT와 같은 LLM은 제로-샷 학습, 즉 구체적인 예시 없이 특정 작업을 수행할 수 있습니다.