文本生成上下文中的零样本学习 (ZSL) 是指模型根据从未见过的提示生成相关且连贯的文本的能力。与依赖于大量标记数据集进行训练的传统机器学习方法不同，零样本学习利用从大量不同文本数据中学习的预训练模型。这允许模型概括其理解并将其应用于新任务，而无需为每个任务提供特定的训练示例。
例如，考虑已经在用于各种写作任务 (诸如摘要、翻译和创造性写作) 的大型语料库上训练的文本生成模型。当给出诸如 “为虚构的智能手机撰写产品评论” 之类的提示时，即使从未针对撰写产品评论的确切任务进行过明确训练，该模型也可以生成相关的响应。这是可能的，因为模型从它遇到的类似文本中理解评论的组成部分，使它能够将必要的元素 (如功能、优势和用户体验) 组合在一起，以创建一个有说服力的作品。
在实际应用中，零样本学习对于从事文本生成任务的开发人员非常有益，在这些任务中，收集标记数据具有挑战性或不切实际。例如，一个组织可能希望生成有关特定市场趋势的报告，而无需使用历史示例来训练模型。通过使用零射学习方法，开发人员可以简单地为模型提供所需报告的高级描述，它将生成符合要求的结构化文本。这种灵活性不仅节省了时间和资源，而且还允许更敏捷的开发过程，因为该模型可以快速适应各种写作任务，而无需额外的培训。