# Zero-Shot Prompting
대량의 데이터를 학습하고 지침을 따르도록 튜닝된 오늘날의 머신러닝은 제로샷(zero-shot)으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이전 장에서 몇 가지 제로 샷(zero-shot) 예제를 시도해 보았습니다. 다음은 우리가 사용한 예제 중 하나입니다:

*Prompt:*
```
텍스트를 중립, 부정 또는 긍정으로 분류합니다.

텍스트: 휴가는 괜찮을 것 같아요.
감정:
```

*Output:*
```
중립
```

위의 프롬프트에서는 모델에 예제를 제공하지 않았습니다. 이는 제로샷(zero-shot)으로 동작된 것을 알 수 있습니다.

명령어 튜닝(Instruction tuning)은 제로샷(zero-shot) 학습을 개선한다고 다음의 논문에서 보고되었습니다. [Wei et al. (2022)](https://arxiv.org/pdf/2109.01652.pdf). 명령어 튜닝은 본질적으로 명령어를 통해 설명된 데이터 세트에 대한 모델을 미세 조정 하는 개념입니다. 또한, [RLHF](https://arxiv.org/abs/1706.03741) (사람의 피드백을 통한 강화 학습)는 모델이 사람이 원하는 결과에 더 잘 맞도록 조정되는 명령어 튜닝을 확장하는 데 사용되었습니다. 이러한 개발 방식은 ChatGPT와 같은 모델에서 사용되었습니다. 다음 장에서 이러한 모든 접근 방식과 방법에 대해 설명하겠습니다.

제로샷(zero-shot)이 동작하지 않는 경우에는 프롬프트에 데모나 예시를 제공하여 퓨샷(few-shot)으로 프롬프트를 유도하는 것이 좋습니다. 다음 장에서는 제로샷(zero-shot) 프롬프트에 대한 데모를 보여 드리겠습니다.