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理解基本正确，但让我稍微澄清和扩展一下: * Zero-Shot Learning (ZSL): ZSL 确实适合于单次调用或"一次性"任务场景。它允许模型在没有见过特定类别的标记样本的情况下，识别或分类新的、未见过的类别。这对于快速部署和处理新出现的类别或任务非常有用。 * Conversational (对话式): 对话式模型确实更适合进行持续的交互和多轮对话。这种模型能够保持上下文，理解用户意图，并在多个回合中提供连贯的回应。 然而，值得注意的是: * 这两种方法并不是互斥的。现代的大型语言模型(LLMs)通常能够同时处理零样本任务和进行对话。 * 有一种叫做"Conversational Zero-Shot Learning"的方法，它结合了这两种技术的优点，允许模型在对话过程中学习和适应新任务。 * One-Shot Learning（单样本学习）是介于Zero-Shot和传统监督学习之间的一种方法，它只需要每个类别的一个样本就能学习。 选择使用哪种方法通常取决于具体的应用场景、可用的数据和所需的性能水平。在实际应用中，这些方法经常被结合使用以获得最佳效果。
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