X-shot learning is een verzamelnaam voor leermethoden waarbij een AI-model met slechts enkele voorbeelden (shots) iets nieuws kan leren. De “X” in “X-shot” kan worden ingevuld met een getal: zero-shot (nul voorbeelden), one-shot (1 voorbeeld), few-shot (enkele voorbeelden), multi-shot (meerdere voorbeelden). Het gaat om hoe weinig trainingsgegevens nodig zijn.

Dit is een belangrijk concept omdat traditionele machine learning veel trainingsdata nodig heeft. X-shot learning – vooral few-shot learning – stelt AI-modellen in staat om snel op nieuwe taken in te stellen. Dit is meer vergelijkbaar met hoe mensen leren: je hebt slechts enkele voorbeelden nodig om een nieuw concept te begrijpen.

Large language models zoals Claude en GPT zijn uitzonderlijk goed in few-shot learning omdat ze al zoveel kennis hebben opgebouwd. Je kunt ze een voorbeeld geven en ze begrijpen onmiddellijk het patroon.