# ¿Qué es Zero-shot Learning?

Es la capacidad de la inteligencia artificial de predecir algo para lo que no tiene formación.

## Definición
El aprendizaje de muestra cero es la capacidad de la inteligencia artificial de hacer una predicción sobre un tema para el que nunca antes había sido entrenada o visto un ejemplo. Gracias a su conocimiento general del mundo, el modelo resuelve una tarea que nunca había visto mediante el razonamiento.

## Cómo funciona
El modelo utiliza relaciones conceptuales aprendidas durante su entrenamiento. Por ejemplo, si conoce los conceptos de 'gato' y 'perro', podrá identificar un tipo de animal que nunca ha visto cuando se le describe.

## Dónde se usa
Se utiliza con frecuencia en chatbots casuales, donde los usuarios hacen preguntas directamente al modelo sin dar ningún ejemplo.

## Suele confundirse con
Se confunde con el aprendizaje de pocas oportunidades; Aquí el modelo no tiene pistas ni ejemplos.

## Preguntas frecuentes
**¿Cómo puede el modelo hacer predicciones?**
Razona utilizando las similitudes entre conceptos en el enorme conjunto de datos que aprendió durante su educación.

**¿El disparo cero es siempre preciso?**
No, existe un mayor riesgo de alucinar cosas que escapan al conocimiento del modelo.


## Términos relacionados
- [Few-shot Learning](/es/dictionary/few-shot-learning/)
- [Prompt Engineering](/es/dictionary/prompt-engineering/)
- [Hallucination](/es/dictionary/hallucination/)
- [LLM](/es/dictionary/llm/)

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Fuente: TreScout Glosario · https://trescout.com/es/dictionary/zero-shot-learning/