起源 ZeroShot、OneShot、FewShot技术的出现，主要是为了解决传统深度学习方法在数据不足或目标任务变化时的不足。 在传统的深度学习中，需要大量的带标注样本数据来训练模型，这对于一些特定场景来说是非常困难和耗费时间的。例如，当我们面对一些新的类别或任务时，我们可能无法获得充足的带标注数据。此时，使用传统的深度学习方法可能会导致模型表现不佳。 而ZeroShot、OneShot、FewShot等技术则可以更好地处理这种情况。它们通过增加先验知识、利用迁移学习等方式，在仅有极少量或没有样本数据的情况下，实现了对新类别或新任务的快速适应。这些方法可以大大缩短模型训练的时间，同时也降低...