Glosario · Prompting
Few-shot
Técnica de prompting que incluye unos pocos ejemplos de entrada y salida para que el modelo imite el patrón.
También: few-shot prompting · aprendizaje con pocos ejemplos
GlosarioFew-shot es incluir en el Prompt unos pocos ejemplos resueltos (normalmente entre dos y cinco) para que el modelo deduzca el formato, el tono y el criterio que buscas. Brown et al. (2020) mostraron que los modelos grandes aprenden tareas así, sin reentrenar, solo a partir de ejemplos en el contexto.
En la práctica
Los ejemplos enseñan más que las instrucciones, para bien y para mal: el modelo copia también sus defectos. Elige ejemplos variados que cubran casos difíciles, no cinco casi iguales. Envuélvelos en etiquetas claras (<ejemplo>…</ejemplo>) para que no se mezclen con la tarea real.
<ejemplo>Entrada: "No me llega el pedido 4411" → Categoría: envios</ejemplo>
<ejemplo>Entrada: "Me cobrasteis dos veces" → Categoría: facturacion</ejemplo>
Entrada: "{ticket}" → Categoría:No confundir con
- Zero-shot: solo instrucciones, sin ejemplos.
- Fine-tuning: cambia los pesos del modelo; few-shot no cambia nada fuera de la petición.