Zero-shot dan few-shot learning menjadi pendekatan kunci dalam pengembangan LLM (Large Language Models) modern. Pelajari perbedaan, keunggulan, dan aplikasinya dalam membangun sistem AI yang lebih adaptif dan hemat data.
Seiring berkembangnya Large Language Models (LLM) seperti GPT, PaLM, Claude, dan LLaMA, muncul dua pendekatan revolusioner dalam mengoperasikan dan memaksimalkan kinerja model AI—zero-shot learning dan few-shot learning. Keduanya memanfaatkan kemampuan generalisasi luar biasa dari LLM yang telah dilatih pada skala data raksasa, dan membuka jalan bagi penggunaan model AI di berbagai domain tanpa pelatihan ulang yang mahal.
Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan fundamental antara zero-shot dan few-shot learning, keunggulan masing-masing, serta bagaimana pendekatan ini diterapkan di berbagai industri yang mulai mengadopsi LLM sebagai fondasi kecerdasan buatan modern.
Apa Itu Zero-shot Learning?
Zero-shot learning (ZSL) adalah metode di mana model AI menyelesaikan tugas tanpa diberikan contoh eksplisit sebelumnya. Dalam konteks LLM, ini biasanya berarti model hanya diberi instruksi atau prompt, tanpa label atau contoh tambahan, lalu diminta untuk menyelesaikan tugas secara langsung.
Contoh penggunaan zero-shot:
Prompt: “Apakah kalimat ini bersifat positif atau negatif? ‘Saya sangat kecewa dengan layanan hari ini.’”
Tanpa pelatihan tambahan atau contoh serupa, model mampu memberikan jawaban: “Negatif”.
Zero-shot menjadi mungkin karena LLM telah dilatih pada berbagai jenis teks dan instruksi selama proses pretraining, membuatnya mampu menangkap pola dan konteks baru meskipun belum pernah melihat tugas yang identik sebelumnya.
Apa Itu Few-shot Learning?
Few-shot learning (FSL) adalah pendekatan di mana model AI diberikan beberapa contoh (biasanya 1–10) dalam prompt sebelum diminta menyelesaikan tugas baru. Contoh-contoh ini berfungsi sebagai “petunjuk” atau “demonstrasi” untuk membantu model memahami pola atau format yang diinginkan.
Contoh few-shot prompt:
Contoh 1:
Input: “Saya suka tempat ini.”
Sentimen: PositifContoh 2:
Input: “Makanannya biasa saja.”
Sentimen: NetralPertanyaan:
Input: “Saya tidak akan datang lagi ke restoran ini.”
Sentimen: ?
Dengan beberapa contoh, model memiliki konteks tambahan untuk memberikan jawaban yang lebih akurat sesuai gaya dan struktur input yang diharapkan.
Perbandingan Zero-shot vs Few-shot Learning
| Aspek | Zero-shot Learning | Few-shot Learning |
|---|---|---|
| Kebutuhan contoh | Tidak memerlukan contoh | Membutuhkan 1–10 contoh |
| Keunggulan utama | Cepat, langsung digunakan | Lebih akurat untuk tugas spesifik |
| Ketergantungan pada prompt | Tinggi, perlu dirancang hati-hati | Sedang, dibantu oleh contoh yang jelas |
| Akurasi pada tugas kompleks | Lebih rendah tanpa instruksi rinci | Umumnya lebih baik dengan contoh relevan |
| Kelebihan | Efisien dalam deployment | Fleksibel dan dapat disesuaikan |
| Kekurangan | Kurang akurat dalam domain khusus | Lebih panjang, prompt lebih berat |
Dalam praktiknya, pilihan antara zero-shot dan few-shot bergantung pada sifat tugas, ketersediaan data contoh, dan kebutuhan efisiensi.
Aplikasi dalam Dunia Nyata
1. Customer Support Automation
Zero-shot digunakan untuk pertanyaan sederhana (“Jam buka toko?”), sementara few-shot digunakan untuk klasifikasi kasus atau penanganan permintaan yang lebih kompleks dengan beberapa contoh respons.
2. Pembuatan Konten dan Ringkasan
Few-shot digunakan untuk menjaga konsistensi gaya tulisan dalam copywriting atau pembuatan ringkasan dengan tone tertentu. Zero-shot cocok untuk tugas generatif umum.
3. Penerjemahan Bahasa
Zero-shot berguna saat menerjemahkan ke/dari bahasa langka, karena model besar telah melihat banyak pola bahasa selama pretraining. Few-shot meningkatkan akurasi untuk struktur kalimat spesifik atau domain teknis.
4. Analisis Sentimen dan Klasifikasi Teks
Zero-shot digunakan untuk deteksi sentimen secara umum. Few-shot diterapkan dalam klasifikasi multi-label di domain spesifik seperti review farmasi atau keuangan.
Tantangan dan Pertimbangan
-
Prompt Engineering: Efektivitas zero/few-shot sangat bergantung pada perancangan prompt yang tepat dan informatif.
-
Bias Model: Model LLM bisa menghasilkan respons bias jika contoh (few-shot) tidak representatif.
-
Skalabilitas: Few-shot learning lebih berat secara komputasi karena prompt lebih panjang, mempengaruhi performa dan biaya inference.
-
Reliabilitas Jawaban: Tanpa pengawasan tambahan, hasil dari zero-shot kadang tidak konsisten pada konteks kompleks.
Penutup
Zero-shot dan few-shot learning adalah tonggak penting dalam pemanfaatan LLM secara praktis dan skalabel. Keduanya memungkinkan adopsi AI yang lebih cepat, hemat data, dan fleksibel, terutama dalam konteks sistem yang tidak selalu memiliki data pelatihan yang melimpah.
Memahami perbedaan dan kekuatan masing-masing pendekatan memberi perusahaan dan pengembang AI kendali lebih besar dalam mendesain solusi berbasis LLM yang efisien dan relevan dengan kebutuhan spesifik mereka. Ke depan, pendekatan hybrid, seperti chain-of-thought prompting atau in-context learning, akan semakin menyempurnakan kemampuan model dalam berbagai skenario dunia nyata.