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Zero Shot é uma técnica de engenharia de prompt onde o modelo de linguagem responde a uma pergunta recebendo apenas as instruções, sem ter visto exemplos anteriores de como resolver aquele tipo de problema. É útil quando você quer uma resposta rápida sem precisar preparar dados de referência.
A alternativa B está correta porque descreve exatamente o que Zero Shot significa: a IA responde diretamente baseada apenas nas instruções fornecidas, sem depender de exemplos prévios. É o oposto de técnicas como Few Shot, que usam referências.
Esta alternativa descreve o oposto de Zero Shot. Usar centenas de exemplos é característico de técnicas de aprendizado que exigem muitos dados de treinamento, não do Zero Shot.
Esta é a definição correta. Zero Shot significa que a IA consegue responder sem ter recebido exemplos prévios, apenas com a instrução ou pergunta que você fornece.
Zero Shot funciona com modelos modernos de linguagem, não apenas com modelos antigos. Na verdade, modelos recentes são melhores no Zero Shot porque foram treinados com mais dados.
Zero Shot foi criado justamente para reduzir intervenção manual. O objetivo é que o modelo responda automaticamente apenas com a instrução, sem precisar de ajustes manuais constantes.