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Zero-shot

O que é

Zero-shot é uma forma de usar um modelo de linguagem em que o prompt não inclui nenhum exemplo de como a resposta deve ser — pede-se diretamente a tarefa, confiando que o modelo já "sabe" como realizá-la a partir do que aprendeu durante o treinamento. Segundo o glossário técnico do Google for Developers, um prompt zero-shot é "um prompt que não fornece um exemplo de como você quer que o modelo de linguagem grande responda". A tarefa é pedida sem nenhuma demonstração prévia do formato esperado — em contraste com abordagens que fornecem um ou mais exemplos antes do pedido (few-shot).

Por que isso importa?

A maioria das interações cotidianas com ferramentas de IA generativa é, na prática, zero-shot: a pessoa simplesmente pede algo ("traduza este parágrafo", "resuma este artigo") sem mostrar um exemplo do resultado esperado. Entender essa distinção ajuda a interpretar por que, em tarefas mais específicas ou incomuns — como aplicar uma convenção particular de transcrição paleográfica —, um pedido zero-shot pode produzir um resultado menos preciso do que um pedido acompanhado de um exemplo do formato desejado.

Exemplo

Ao pedir para o Claude "classifique estes trechos de cartas históricas por tema", sem fornecer nenhum exemplo de como as categorias devem ser nomeadas ou organizadas, uma pesquisadora está fazendo um pedido zero-shot. O modelo decide sozinho, com base no que aprendeu durante o treinamento, como interpretar e executar essa tarefa — o que pode gerar categorias diferentes das que a pesquisadora imaginava.

Não confunda com

Zero-shot não é sinônimo de prompt em geral: prompt é qualquer entrada de texto enviada a um modelo; zero-shot é uma característica específica de um prompt — a ausência de exemplos. Também não é sinônimo de few-shot: few-shot é o oposto — um prompt que inclui um ou mais exemplos do resultado esperado antes de pedir a tarefa.

Termos relacionados

Referências

Casa de Oswaldo Cruz / Fiocruz · Anita Lucchesi e Daiane Silveira Rossi · Material de apoio ao curso Letramento Acadêmico em Inteligência Artificial · 2026

Capa: Silmara Mansur (Ascom/COC/Fiocruz)

Conteúdo sob CC BY-NC-SA 4.0 · Política de Acesso Aberto ao Conhecimento na Fiocruz · Licença