少样本学习通过减少对大型、特定任务数据集的依赖，使得人工智能模型能够以最少的训练样本适应新任务，从而提高了其可伸缩性。传统的机器学习方法通常需要数千个标注样本才能实现高性能，这在扩展到许多任务或领域时变得不切实际。少样本学习通过利用来自广泛数据集（例如，语言或图像语料库）的预训练知识，并仅使用少量示例进行微调来解决这个问题。这种方法使得模型能够在任务之间泛化，而无需进行大量重新训练，从而使部署更快、资源效率更高。对于开发者而言，这意味着模型可以处理更广泛的用例，而无需为每个新应用收集和标注大量数据集。
一个关键的例子是自然语言处理（NLP）。像 GPT-3 或 T5 这样在海量文本数据上进行预训练的模型，只需在提示中提供少量示例，即可执行翻译、摘要或问答等任务。如果没有少样本能力，每个任务都需要训练一个单独的模型或在一个大型数据集上进行微调，这在计算上是昂贵且耗时的。同样，在计算机视觉领域，在 ImageNet 等数据集上训练的模型只需使用少量标注图像即可对新的对象类别进行分类。这减少了从头开始重新训练整个模型的需要，从而节省了存储、计算资源和开发时间。对于大规模部署 AI 的团队（例如在云服务或边缘设备中）来说，少样本学习简化了添加新功能的过程，同时保持了可管理的 инфраструкure成本。
然而，少样本学习并非万能解决方案。其有效性取决于预训练数据的质量以及目标任务与模型现有知识的匹配程度。例如，一个在通用网络文本上预训练的语言模型，如果不提供相关示例，可能难以处理高度专业的医学术语。开发者还必须平衡模型大小：大型模型（例如，1750 亿参数的 GPT-3）可以实现强大的少样本性能，但需要大量的推理资源。提示工程、适配器层或知识蒸馏等技术可以缓解这些权衡。总的来说，少样本学习通过使人工智能系统更灵活、更高效来增强可伸缩性，但其实现需要仔细考虑任务需求、模型架构和资源限制。