什么是零样本学习？
零样本学习（Zero-shot Learning）是指不给模型任何示例，直接用自然语言指令让它完成指定任务的能力。你只需要说"请把这篇文章翻译成英文"或"请总结这段文字的核心观点"，模型就能理解并执行——不需要先给它看几个翻译示例。
零样本 vs 少样本
零样本学习的优势在于简单直接，对大多数日常任务已经足够好。但它的效果依赖模型对指令的理解能力和任务本身的难度。对于复杂、新颖或输出格式要求严格的任务，少样本学习（给几个示例）通常效果更好。
零样本的局限性
零样本在以下场景中可能不够可靠：任务需要特定的输出格式（如 JSON 结构）；任务非常专业或罕见（模型训练数据中很少见）；需要高度一致的输出风格。在这些情况下，少样本学习或微调会是更好的选择。