Zero-shot

Zero-shot learning通过利用已有的先验知识和语义信息，将已知的类别或任务与新的类别或任务进行联系，从而进行预测。具体来说，它通过学习类别或任务之间的关系和特征，将已有的知识迁移到新的类别或任务上。

Fine-tuning

Fine-tuning是指在机器学习中对预训练模型进行微调的过程。预训练模型是在大规模数据集上进行训练得到的模型，通常是为了解决某个特定任务而进行训练得到的。然而，有时候我们可能没有足够的数据来训练一个新的模型，或者我们想要在一个与预训练模型不同的领域进行任务，这时就可以使用fine-tuning来调整预训练模型以适应新的任务或领域。