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Few-Shot-Beispiele richtig gemacht

Fortgeschritten

Few-Shot-Prompting bedeutet, dem Modell ein paar durchgearbeitete Beispiele der Aufgabe zu zeigen, bevor man es bittet, eine neue zu erledigen. Gut gemacht ist es der schnellste Weg, ein Format, einen Stil oder ein Verhalten bei Grenzfällen festzuzurren — oft besser, als in Worten zu beschreiben, was man will.

Warum Beispiele Beschreibungen schlagen​

„Sei prägnant und freundlich" ist vage. Zwei prägnante, freundliche Ausgaben zu zeigen ist eindeutig. Das Modell gleicht die Beispiele per Mustererkennung ab und setzt das Muster fort.

Ein sauberer Few-Shot-Prompt​

Classify each support message as: billing, bug, or feature.

Message: "I was charged twice this month."
Label: billing

Message: "The app crashes when I upload a photo."
Label: bug

Message: "Can you add dark mode?"
Label: feature

Message: "My subscription renewed at the wrong price."
Label:

Das Modell hat das Muster; es vervollständigt die letzte Zeile.

Wie man Beispiele auswählt und formatiert​

  • Decke die Vielfalt ab, insbesondere die Grenzfälle, die dir wichtig sind. Wenn eine Kategorie selten oder kniffelig ist, nimm sie auf.
  • Halte Beispiele konsistent im Format — gleiche Struktur, gleiche Labels, gleiche Trennzeichen. Inkonsistenz lehrt Inkonsistenz.
  • 2–5 reichen oft. Mehr hilft bei schwierigen/abwechslungsreichen Aufgaben, kostet aber Tokens und kann sich an die Eigenheiten der Beispiele überanpassen.
  • Die Reihenfolge kann eine Rolle spielen — stelle die klarsten Beispiele zuerst; bei Klassifizierung gruppiere nicht alle eines Labels zusammen.
  • Verwende Trennzeichen (oder XML-Tags), um Beispiele von der eigentlichen Eingabe zu trennen.

Zero-Shot vs. Few-Shot​

Versuche zuerst Zero-Shot (einfach fragen) — moderne Modelle sind stark. Füge Beispiele hinzu, wenn du ein bestimmtes Format/einen bestimmten Stil brauchst oder die Aufgabe mehrdeutig ist. Wenn Zero-Shot es bereits trifft, zahle nicht für Beispiele.

:::tip Beispiele sind Daten — halte sie sauber Ein falsches oder schlampiges Beispiel lehrt aktiv das Falsche. Kuratiere sie wie Trainingsdaten. :::

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