少样本学习允许模型以最少的示例适应新任务，但它具有明显的局限性。 主要挑战源于对预训练数据的依赖、处理领域转移的困难以及高计算需求。 这些限制会影响实际可用性，尤其是在需要稳健性或效率的情况下。
首先，少样本学习在很大程度上取决于预训练数据的质量和多样性。 像 GPT-3 或 CLIP 这样的模型表现良好，因为它们是在庞大且多样化的数据集上训练的。 但是，如果目标任务超出预训练领域，性能会急剧下降。 例如，即使给出一些示例，在通用文本上训练的模型也可能难以理解医学术语。 这种依赖意味着开发人员必须要么投资于庞大的数据集，要么接受有限的适用性。 此外，预训练数据中的偏差（例如，某些语言或文化背景的代表性不足）可能会传播到少样本任务中，导致不可靠的输出。
其次，少样本方法难以适应领域。 如果新任务与预训练领域有很大差异，则模型可能无法泛化。 例如，在自然图像上训练的视觉模型可能无法识别机器中特定的工业缺陷，即使只有少量示例。 这种限制迫使开发人员要么收集更多数据（从而违背了少样本学习的目的），要么重新设计模型。 需要精细区分的任务（例如，区分鸟类）特别容易受到影响，因为如果没有大量的训练，可能无法捕捉到细微的特征。
最后，少样本模型通常需要大量的计算资源。 像 transformer 这样的架构需要大量的内存和处理能力，这使得它们对于边缘设备或低预算项目来说是不切实际的。 训练或微调这些模型的成本可能高得令人望而却步。 例如，大规模运行像 GPT-3 这样的大型语言模型进行少样本推理，每月花费数千美元。 较小的团队可能缺乏部署此类系统的基础设施，从而限制了可访问性。 虽然像模型蒸馏这样的技术可以减小尺寸，但它们通常会牺牲性能，从而破坏少样本学习的好处。 这些资源限制凸显了能力和实用性之间的权衡。