Zero-shot / Few-shot Learning의 차이점과 활용 사례

AI 모델의 활용이 일상화되면서, 우리가 AI에게 무언가를 '학습시키는 방식'도 빠르게 진화하고 있다. 특히 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning은 최근의 대형 언어 모델들이 실시간으로 적응하고 반응하는 핵심 전략으로 떠오르고 있다. 두 방식 모두 기존의 전통적인 학습 방법과는 완전히 다른 철학을 기반으로 하고 있으며, 사용자의 입력만으로도 AI가 새로운 작업을 처리할 수 있게 만든다. 이 글에서는 Zero-shot과 Few-shot의 개념과 차이를 명확히 정리하고, 내가 직접 다양한 실험과 활용을 통해 느꼈던 실용성과 한계, 그리고 실제로 어떤 상황에서 어떤 방식을 선택하는 게 효과적인지를 이야기해본다. 이건 단순한 용어 비교가 아니라, 우리가 AI를 '어떻게 가르칠 것인가'에 대한 고민이다.

Zero-shot Learning – 단 한 번의 예시 없이도 해내는 AI의 추론력

Zero-shot Learning은 말 그대로 ‘예시 없이’ 문제를 해결하는 학습 방식이다. 내가 이 개념을 처음 접했을 때 가장 인상 깊었던 건, “이 정도 정보만 주고도 AI가 이걸 해낸다고?” 하는 놀라움이었다. 예를 들어 “이 이메일이 스팸인지 아닌지 판단해줘”라는 요청을 할 때, 사전 학습된 대형 모델은 어떤 예시도 없이도 바로 분류 작업을 수행한다. 이건 마치 아이에게 스팸메일이 뭔지 한 번도 알려주지 않았는데, 문장만 보고 그 의미를 추론해내는 것과 같은 수준이다. Zero-shot은 AI의 범용성, 즉 '미리 배우지 않았던 문제를 마주했을 때 얼마나 잘 대응할 수 있느냐'를 보여주는 좋은 지표다. 실제로 내가 Zero-shot을 가장 자주 활용하는 분야는 요약, 분류, 간단한 변환 작업이다. 예: “다음 글을 한 문장으로 요약해줘”, “이 리뷰의 감정은 긍정/부정 중 어디에 가까워?”, “이 문장을 영어로 바꿔줘” 등. 이런 작업에서 AI는 별도의 학습 없이도 꽤 높은 정확도로 결과를 제시한다. 특히 최근 GPT-4나 Claude 3 같은 모델들은 이미 수많은 작업에 대한 구조와 문맥을 학습했기 때문에, Zero-shot에서도 성능이 꽤 뛰어나다. 물론 완벽하진 않다. 특히 복잡하거나 맥락이 길어질 경우, 모델이 추론 과정에서 오류를 범하거나, ‘가장 그럴듯한’ 답을 내놓는 수준에 머무를 때도 있다. 그래서 나는 Zero-shot을 ‘빠른 판단’이 필요한 상황에서 쓰는 편이다. 설문 분류, 텍스트 클렌징, 코드 오류 탐지 등 반복성이 강한 업무를 빠르게 처리해야 할 때, 이 방식은 정말 유용하다. 또, 파일럿 프로젝트나 초안 설계 시에는 Zero-shot만큼 빠르고 가벼운 방법도 없다. 다만 주의할 점은 ‘정답을 확신해서는 안 되는 작업’엔 쓰지 않는다는 것이다. AI는 예시 없이도 대충은 알지만, 언제나 맥락을 100% 이해하는 건 아니다. 결국 Zero-shot은 'AI의 직감'을 활용하는 방식이고, 정밀함보다 신속함에 초점이 맞춰진 전략이다.

Few-shot Learning – 예시 몇 개만으로 달라지는 AI의 반응

Few-shot Learning은 단어 그대로 ‘소수의 예시’를 주고 모델이 패턴을 학습하도록 하는 방식이다. 내가 이 방식을 처음 제대로 활용했던 건 고객 응대 이메일 자동화를 구축하던 프로젝트였다. 단 두세 개의 이메일 예시만 입력하고, 원하는 응답 형식을 보여줬더니, 이후 입력되는 메일에 대해 AI가 꽤 자연스럽고 구조화된 답변을 자동 생성해줬다. 이 경험을 통해 나는 확실히 느꼈다. “AI는 우리가 가르치는 만큼 똑똑해진다.” 그리고 그 ‘가르침’은 꼭 수천 개 데이터셋일 필요는 없었다. 잘 짜인 몇 개의 예시로도 충분했다.

Few-shot의 강점은 명확하다. 첫째, 사용자 맞춤형 답변을 유도할 수 있다. 둘째, 특정 도메인 언어(의학, 법률, 기술 설명 등)에 대해 문체나 표현을 학습시킬 수 있다. 셋째, 일정한 응답 포맷을 요구할 때 매우 효과적이다. 예를 들어 내가 최근 마케팅 카피를 생성할 때 사용한 프롬프트는 다음과 같다. “예시1: 제품명 – XXX / 장점 – YYY / 활용 문장 – ZZZ” “예시2: 제품명 – AAA / 장점 – BBB / 활용 문장 – CCC” → “제품명 – 휴대용 공기청정기 / 장점 – 미세먼지 제거” 이렇게 예시를 두세 개만 줘도, AI는 정확한 포맷과 흐름을 따라와 준다. Zero-shot에서는 형식이 불안정했던 부분들이, Few-shot에선 거의 자동 정렬되는 걸 보고 이 구조가 얼마나 유용한지 실감했다. 다만 단점도 있다. 입력 길이 제한(Token Limit) 때문이다. GPT 계열 모델은 입력 토큰 수가 제한되기 때문에, 예시가 많아질수록 본문 입력을 줄여야 한다. 또, 예시의 품질이 결과 품질에 직접적으로 영향을 준다는 점도 중요하다. 그래서 나는 Few-shot을 쓸 땐 항상 ‘예시의 대표성’과 ‘문장 구조의 통일성’을 신경 써서 구성한다. 특히 교육용, 템플릿 기반 작업, 또는 세일즈 스크립트 작성처럼 결과의 ‘일관성’이 중요한 작업에는 Few-shot이 필수라고 생각한다. 예시는 많을 필요 없다. 단 몇 개만 제대로 입력해도, 모델의 반응은 완전히 달라진다.

실제 활용에서의 선택 기준 – 언제 Zero-shot, 언제 Few-shot인가?

실제 업무나 프로젝트에서 두 방식 중 어느 것을 선택해야 할지는 상황에 따라 달라진다. 내가 체감한 기준은 명확하다. 첫째, 작업이 단순하고 추론 중심일 때는 Zero-shot이 적합하다. 요약, 감정 분석, 분류, 간단한 번역 등은 굳이 예시 없이도 꽤 잘 작동한다. 둘째, 포맷이나 스타일이 중요한 작업, 또는 전문성이 필요한 도메인 작업에는 Few-shot이 훨씬 안정적이다. 문서 템플릿 생성, 이메일 회신, 보고서 요약, 교육 콘텐츠 생성 등은 예시의 효과가 굉장히 크다. 예시 몇 개만 잘 구성하면, 모델이 그 흐름을 따라가면서 예상 밖의 퀄리티를 보여준다. 나는 개인적으로 초안 작성이나 실험 단계에선 Zero-shot을 선호하고, 이후 결과를 정제하고 반복적으로 적용할 때는 Few-shot으로 넘어가는 전략을 자주 쓴다. 예를 들어 블로그 초안을 작성할 땐 빠르게 아이디어를 생성하고, 이후 본문을 정제하는 단계에서는 2~3개의 문체 예시를 넣어 통일감을 유도한다. 또, 교육 자료를 만들 땐 처음엔 Zero-shot으로 구조를 만든 뒤, 후반부엔 학습자 맞춤 스타일을 적용하기 위해 Few-shot으로 전환한다. 결국 두 방식은 ‘적용 시점’과 ‘작업 목표’에 따라 적절히 배분하는 게 핵심이라고 본다. 최근엔 이 두 방식이 자동으로 결합된 형태도 자주 보인다. 예컨대 LangChain이나 OpenAI Function Calling 기반의 에이전트 구조에서는 상황에 따라 Zero-shot을 기본으로 사용하고, 특정 조건에 따라 Few-shot 모듈을 불러오는 구조도 많다. 내가 실험해본 내부 워크플로 중 하나는 '기본 질의응답은 Zero-shot → 일정 문장 패턴 이상 검출 시 Few-shot 전환' 식의 하이브리드 모델이었다. 이처럼 두 방식은 대립 개념이 아니라, '연결 가능한 전략'으로 다뤄야 한다고 생각한다. 특히 지금처럼 사용자의 목적과 맥락이 다양해지는 시대에는 이 두 기술을 동시에 유연하게 다룰 수 있는 감각이 더 중요해진다.

프롬프트 학습의 두 축, 실전에서는 ‘섞어서’ 쓴다

Zero-shot과 Few-shot은 AI에게 어떻게 정보를 전달하고, 어떻게 반응을 유도할지를 결정하는 핵심 방식이다. Zero-shot은 빠르고 간편하게 직관적 판단을, Few-shot은 예시를 통해 정교한 출력을 만든다. 나는 이 둘을 따로 쓰기보다, 목적과 상황에 따라 자유롭게 섞는 방식이 가장 현실적이고 유연하다고 본다. 프롬프트 기술이 고도화될수록, 이 두 방식의 선택은 단지 기능이 아니라 전략이 된다. 결국 중요한 건 ‘AI가 무엇을 알아야 하며, 그것을 어떻게 전달해야 하는가’다. 그 전달 방식의 핵심이 바로 Zero-shot과 Few-shot이다.