Aprendizaje sin ejemplos (zero-shot)

Capacidad de un modelo para realizar una tarea solo con la instrucción, sin ejemplos previos en el prompt. Demuestra lo que el modelo ya sabe de su entrenamiento.

Capacidad de un modelo para realizar una tarea solo con la instrucción, sin ejemplos previos en el prompt. Demuestra lo que el modelo ya sabe de su entrenamiento.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

En zero-shot le pides al modelo "clasifica este correo como spam o no spam" sin mostrarle ningún ejemplo. Los LLM modernos resuelven muchas tareas así, gracias a su amplio preentrenamiento.

Cuándo basta

Para tareas comunes y bien descritas. Si el formato es muy específico o el modelo falla, conviene pasar a few-shot añadiendo ejemplos.

Ventaja

Ahorra tokens y es más simple de mantener: solo necesitas una buena instrucción.