Zero-Shot- und Few-Shot-Lernen
Zero-Shot-Lernen bedeutet, dass ein KI-Modell etwas vorhersagt, das ihm zuvor noch nicht bekannt war, indem es damit verbundenes Wissen generalisiert. So könnte ein KI-Modell beispielsweise auf Kundenanfragen zu neuen Services antworten, ohne dass ein explizites Training zu diesen speziellen Themen erforderlich ist.
Few-Shot-Lernen funktioniert anders. Das KI-Modell lernt, genaue Vorhersagen zu treffen, indem es mit einigen Beispielen trainiert. Ein Chatbot für den Kundenservice eines Online-Schuhgeschäfts könnte beispielsweise lernen, wie man mit häufigen Problemen umgeht – beispielsweise wenn ein:e Kund:in versehentlich Schuhe in der falschen Größe erhält. Und wenn er das so noch nicht erlebt hat, kann er das Gelernte aus ähnlichen Situationen anwenden – wie einem:einer Kund:in mit beschädigten Schuhen zu helfen. Dank dieser Erfahrung weiß der Chatbot, wie er am besten reagieren kann, und bietet Lösungen wie Umtausch oder Rückerstattung an.