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传统的机器学习方法，如监督学习、无监督学习和强化学习，通常需要大量的标注数据来训练模型。然而，在现实世界中，获取大量标注数据是非常困难和昂贵的。此外，对于一些罕见类别或新出现的类别，我们可能无法获得足够的样本来训练一个可靠的模型。因此，传统的机器学习方法在处理这些问题时面临着很大的挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）的概念。零样本学习旨在让模型能够识别在训练阶段从未见过的类别，从而克服了传统机器学习方法的局限性。零样本学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的进展，但在大型AI语言模型中仍面临着很大的挑战。
零样本学习是一种迁移学习方法，它利用已有的知识来识别新的类别。在零样本学习中，模型在训练阶段只接触到源类别（已知类别），而在测试阶段需要识别目标类别（未知类别）。为了实现这一目标，模型需要学会将源类别和目标类别之间的关系进行映射。
为了实现源类别和目标类别之间的映射，研究人员引入了语义嵌入空间的概念。语义嵌入空间是一个高维向量空间，其中每个类别都用一个向量表示。这些向量可以是手工设计的属性向量，也可以是自动学习的词向量。通过将源类别和目标类别映射到同一个语义嵌入空间，模型可以利用这些向量之间的关系来识别新的类别。
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