少样本学习是一种机器学习方法，它使模型能够在最少的训练数据下做出准确的预测。 它在收集或标记大型数据集不切实际、成本高昂或耗时的情况下特别有用。 通过专注于从有限的示例中学习一般模式，少样本方法可以快速适应新任务，使其在专业或动态环境中非常有价值。
一个常见的应用是在自然语言处理 (NLP) 中。 例如，聊天机器人或虚拟助手通常需要处理利基查询或支持具有有限训练数据的新语言。 开发人员可以使用少样本学习来训练模型，以识别用户消息中特定领域的意图，例如医疗建议或法律文档解析，在这些领域中，带注释的示例很少。 同样，文本分类任务（例如将支持票证分类为自定义标签）可以在每个类别的标记数据稀疏时从少样本技术中受益。 通过利用在少量示例上微调的预训练语言模型，开发人员无需进行广泛的手动标记即可获得可用的准确性。
另一个领域是计算机视觉，尤其是在医学成像或工业质量控制等领域。 例如，识别 X 射线中的罕见疾病或检测产品中的制造缺陷可能需要模型仅从几个带注释的样本中识别异常情况。 少样本学习可以帮助从现有知识（例如，常见缺陷）推广到新类别（例如，新观察到的缺陷），而无需重新训练整个系统。 同样，用于低资源环境的面部识别系统（在这些环境中，收集数千张用户图像是不可行的）可以使用少样本方法仅使用少量参考照片来验证个人身份。
最后，少样本学习应用于需要快速适应不断变化的需求的场景。 例如，推荐系统可能需要根据最少的历史交互数据来推荐新产品或内容类型。 流媒体平台可以使用少样本技术，通过从相似类别推断用户偏好来为新添加的流派个性化推荐。 同样，机器人应用（例如，教机器人抓取不熟悉的物体）通常依赖于少样本学习，以便从少量演示中进行推广。 这些用例突出了该方法如何弥合了刚性、数据密集型模型与灵活的现实问题解决之间的差距。