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One-shot和Zero-shot的区别以及使用场景

news 来源：原创 2025/5/23 6:42:30

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

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..."

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"
```

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"

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"}

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

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)

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。