少量样本学习模型旨在仅使用少量训练样本（通常每个类别只有一到五个样本）就能做出准确预测。这些模型通过利用来自相关任务或大型预训练数据集的先验知识来实现这一目标。例如，在 ImageNet 等数据集上训练的少量样本图像分类器，只需少量图像即可通过识别形状或纹理的相似性来适应识别新的动物物种。这种方法通过关注可泛化的模式而不是记忆细节，避免了传统模型在数据稀缺时常见的过拟合。元学习技术（例如，模型无关元学习，即 MAML）通过训练模型使用最少的数据快速调整新任务的参数，进一步增强了适应性。
从架构上看，少量样本模型通常采用强调比较或上下文理解的方法。例如，孪生网络学习测量输入之间的相似性，从而通过将新样本与提供的少量样本进行比较来实现分类。在自然语言处理领域，基于 Transformer 的模型，如 GPT-3 或 T5，使用提示词和微调来指导基于有限样本的预测。例如，开发者可以通过提供类似“这部电影是[棒/差]。情感：积极/消极”的提示词，然后给出少量带标签的样本，来调整预训练语言模型进行情感分类。这些模型依赖于密集的数据表示，重用了从大量预训练中学到的特征，从而减少了对大量任务特定数据的需求。
然而，模型的性能在很大程度上取决于数据的质量以及与模型预训练数据的对齐程度。如果少数样本模糊不清或未能准确代表任务，准确性就会下降。例如，在医学文本上训练的模型如果少量样本未能明确领域特定术语，可能难以处理法律文件。开发者还必须平衡计算成本：大型预训练模型需要大量资源，尽管参数高效微调（例如 LoRA）等技术缓解了这一问题。实际实施通常涉及 Hugging Face Transformers 或 PyTorch Lightning 等框架，这些框架简化了预训练模型的调整。通过不同的少量样本场景进行测试，并使用反向翻译或合成样本等技术增强数据，可以进一步提高低数据设置下的鲁棒性。