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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.

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.

Aprende Aprendizaje sin ejemplos (zero-shot) con una ruta guiada

Si quieres aplicar este concepto con proyectos y criterio, estas son las páginas de Aulas de IA para continuar.

Términos relacionados

Aprendizaje con pocos ejemplos (few-shot)Técnica en la que se incluyen unos pocos ejemplos de la tarea dentro del prompt para guiar al modelo, sin reentrenarlo. Mejora la precisión mostrando el patrón esperado.Aprendizaje en contextoHabilidad de los modelos de lenguaje para 'aprender' una tarea a partir de la información y los ejemplos incluidos en el prompt, sin modificar sus parámetros. Ocurre solo durante esa conversación.Prompt engineering (ingeniería de prompts)El prompt engineering o ingeniería de prompts es el proceso de diseñar, estructurar, probar y mejorar las instrucciones que recibe un modelo de IA para obtener respuestas útiles y reproducibles. Define la tarea, aporta contexto, separa datos de instrucciones, muestra ejemplos cuando ayudan, especifica el formato de salida y evalúa el resultado con casos reales; no modifica los pesos internos del modelo.LLM (Large Language Model / Modelo de Lenguaje Grande)Un LLM es un modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto que aprende a predecir la siguiente palabra y, gracias a ello, es capaz de comprender, generar y razonar sobre lenguaje natural.Prompt de sistema (system prompt)Instrucción inicial y persistente que define el rol, el tono y las reglas de comportamiento de un modelo durante toda la conversación. Marca el marco dentro del cual responde el asistente.
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