零样本学习和无监督学习是一个东西吗？

Zero-shot是零样本，Unsupervised无需标注数据，看起来都是不需要数据的意思，它们有区别吗？

有的兄弟，有的。

对比维度

Zero-shot Learning

Unsupervised Learning

定义

在没有该任务的标注训练样本的情况下，直接做任务

不使用任何标注数据训练模型

是否使用标注数据

训练阶段可能用过其他任务的标注数据（比如大模型预训练用 NLI 数据）

训练阶段完全无标注 

目标

让模型泛化到新任务

从无标注数据中发现模式或结构 

典型方法

预训练语言模型 + Prompt，跨任务迁移

聚类（K-means）、PCA、自编码器、对比学习

按照我的理解zero-shot可以是Unsupervised的一个子集

假设现在有一个任务A，我可以有三种操作

第一种操作：用针对任务A的人工标注的数据训练模型，然后做任务A。这是监督学习supervised

第二种操作：针对任务A，但不使用任何标注数据训练模型，然后做任务A。这是无监督学习unsupervised

第三种操作：针对任务A，人工标注或者不使用标注数据训练模型都可以，然后做一个凭空出现的任务C。这是zero-shot零样本学习。

zero-shot就像我们平时老师用中文教课，我们训练做题做的也是中文试卷，最后的考试却让我们做一张英文试卷。

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