用語「ゼロショット学習」について説明。訓練データに存在しない新しいクラスやタスクに対しても有用な予測/分類を行うための学習方法のことで、特にChatGPTの言語モデルなどでは、ファインチューニングすることなく、かつ例文もない状態で、さまざまなタスクを解決する能力を持つことを指す。 連載目次 用語解説 人工知能/機械学習分野のゼロショット学習(Zero-shot Learning)とは、新しいクラス(分類問題の場合)やタスクを訓練データから事前に学習していなくても、推論時にその未知のクラスやタスクについての何らかの補助情報(説明テキストや属性情報、クラス間の類似性など)を訓練済みAIモデルに与えることで、柔軟に適切な分類や予測を行うための学習方法のことである。例えば動物を分類するタスクにおいて、事前に「犬」と「猫」(という2つの既知のクラス)の訓練データから学習したAIモデルに、未知の動物に