Nullschuss-Verallgemeinerung

Zero-Shot Generalisierung bezieht sich auf die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, genaue Vorhersagen für unbekannte Daten zu treffen. Das Ziel ist es, das Modell dazu zu befähigen, vollständig neue Aufgaben oder Kategorien durch das Lernen aus vorhandenen Datenversionen zu generalisieren, ohne dass zusätzliche Trainingsdaten für diese neuen Aufgaben erforderlich sind. Diese Fähigkeit hat erheblichen Anwendungswert, da sie die Anpassungsfähigkeit der Modelle erhöht und den Bedarf an beschrifteten Daten reduziert, insbesondere in Szenarien, in denen Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind.