Few-Shot Prompting
technique technique
Aprendizaje con pocos ejemplos en el prompt
Lenguajes soportados
Few-Shot Prompting es una técnica que mejora las respuestas de LLMs al incluir algunos ejemplos demostrativos en el prompt. El modelo aprende el patrón o formato deseado de estos ejemplos y lo aplica a nuevas entradas sin necesidad de entrenamiento adicional.
Conceptos clave
in-context-learningdemonstration-examplesexample-selectionshot-countprompt-templatesoutput-formatting
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Mejora significativa sin entrenamiento
- + Control preciso del formato de salida
- + Funciona con cualquier LLM moderno
- + Fácil de iterar y ajustar
- + Ideal para tareas de clasificación y extracción
- + Reduce ambigüedad en las instrucciones
Desventajas
- - Consume tokens de contexto valiosos
- - Requiere ejemplos de alta calidad
- - Puede introducir sesgos de los ejemplos
- - Limitado por el tamaño de contexto del modelo
- - Selección de ejemplos impacta mucho los resultados
Casos de Uso
- Clasificación de texto con categorías específicas
- Extracción de entidades y datos estructurados
- Traducción con estilo específico
- Generación de contenido con formato definido
- Análisis de sentimiento personalizado