프롬프팅 2026년 업데이트

제로샷 프롬프팅(Zero-Shot Prompting)

정의

예시 없이 지시문과 모델이 사전 학습한 지식에만 의존해 작업을 수행하도록 요청하는 방식입니다.

제로샷 프롬프팅에서는 모델에 작업 설명만 주어집니다. Brown et al.(2020)은 충분히 큰 모델이 이를 놀라울 만큼 잘 해낸다는 것을 보여 주었고, Wei et al.(2022)은 지시문 형태로 표현된 수많은 작업으로 파인튜닝하는 인스트럭션 튜닝이 처음 보는 작업에서의 제로샷 성능을 크게 높인다는 것을 입증했습니다.

제로샷은 빠르고 깔끔하지만, 특이한 형식이나 예외적인 경우에는 신뢰도가 떨어지므로 이럴 때는 예시를 몇 개 주는 것이 도움이 됩니다.

참고문헌

이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.

Language Models are Few-Shot Learners

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., 외 (2020). Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).

출처 arXiv:2005.14165

Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners

Wei, J., Bosma, M., Zhao, V. Y., Guu, K., Yu, A. W., Lester, B., Du, N., Dai, A. M., & Le, Q. V. (2022). International Conference on Learning Representations (ICLR 2022).

출처 arXiv:2109.01652