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ゼロショット
ゼロショット汎化 / ゼロショット転移
学習していない課題や環境に、その課題の例や追加の学習なしでモデルを適用すること。ロボットではシミュレーションから実機への直接の移行にも使う。
概要
ゼロショットは、学習のときに見ていない課題や環境に、その課題の例を与えたり追加で学習したりせずにモデルを適用することを指す。2020年の GPT-3 の論文は、課題の説明だけを与えるゼロショット、例を1つ与えるワンショット、少数の例を与えるフューショットを区別して性能を比べた。2021年に OpenAI が発表した CLIP は、画像と文章の組4億件で学習し、30を超える既存の画像認識のデータセットにゼロショットで適用した結果を報告している。
ロボットの分野では、意味が少し広がる。シミュレーションで学習した方策を、実機での追加学習なしで動かすことを「ゼロショットの sim-to-real」と呼ぶほか、基盤モデルが初めて見る物や場所で作業をこなすことを「ゼロショット汎化」と呼ぶ。どの条件を「見ていない」とみなすかは研究ごとに異なるため、評価の設定を確かめる必要がある。
HuRoC の記事から
- 組み立て式ヒューマノイド「Asimov 1」、歩行ポリシーと学習コードを公開。RTX 4090で再学習を試せる：シミュレーションで学んだ歩行をゼロショットで実機に移せる範囲を扱った。
- 人の動画1本から、Apolloがコーンホールで7投連続。Gemini 4 Argonが動画を練習場に変える：「ゼロショットでこなした」という説明と、実機で数投の練習が要った事実との差を扱った。
- ロボットが飲み物を手渡し、空き容器を回収する。RLWRLDと三菱地所・TMIPが大手町仲通りで2日間の実証：ゼロショット汎化を今後の課題に挙げた屋外の実証を扱った。