少样本学习和零样本学习在机器学习中很重要，因为它们解决了标记训练数据稀缺或不可用的情况。传统的机器学习模型通常需要大量的标记数据才能表现良好，而收集这些数据可能既昂贵又不切实际。少样本学习使模型能够仅从少数几个例子中进行泛化，而零样本学习使它们能够处理从未明确训练过的任务。这些方法减少了对海量数据集的依赖，并使机器学习系统更能适应现实世界的约束。
一个关键的好处是提高了数据效率。例如，在医学成像中，罕见疾病的标记数据集可能只包含几个带注释的样本。在这些有限的例子上训练的少样本模型仍然可以通过利用来自相关任务（如检测常见异常）的先验知识来识别模式。同样，零样本模型可以通过使用语义关系（如文本描述）来推断连接，从而对未见过的类别进行分类。例如，在动物上训练的视觉模型可以通过将“独角鲸”这个词与“带长牙的海洋哺乳动物”等描述联系起来来识别“独角鲸”（以前从未见过），从而避免了对标记图像的需求。这种效率在数据收集缓慢或成本高昂的领域至关重要。
另一个优点是部署的灵活性。少样本和零样本技术允许开发人员将预训练模型重新用于新任务，而无需从头开始重新训练。例如，像 BERT 这样的语言模型可以通过几个标记的例子（少样本）或通过解释特定于任务的提示（零样本）来适应自定义的文本分类任务。这减少了开发时间和计算资源。它还支持需要实时适应的应用程序，例如处理利基用户查询的聊天机器人。通过专注于泛化和利用现有知识，这些方法使机器学习系统更适用于动态、资源受限的环境。