# Zero-Shot Prompting
대량의 데이터를 학습하고 지침을 따르도록 튜닝된 오늘날의 머신러닝은 제로샷(zero-shot)으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이전 장에서 몇 가지 제로샷 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 제로샷으로 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.

제로샷이 동작하지 않는 경우에는 프롬프트에 데모나 예시를 제공하여 퓨샷으로 프롬프트를 유도하는 것이 좋습니다. 다음 장에서는 제로샷 프롬프트에 대한 데모를 보여 드리겠습니다.