En prompting zero-shot, le modèle ne reçoit qu’une description de la tâche. Brown et al. (2020) ont montré que des modèles suffisamment grands s’en sortent étonnamment bien, et Wei et al. (2022) que l’instruction tuning (un fine-tuning sur de nombreuses tâches formulées comme des instructions) améliore nettement les performances zero-shot sur des tâches inédites.
Le zero-shot est rapide et épuré, mais moins fiable pour les formats inhabituels ou les cas limites, où quelques exemples font la différence.