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Le few-shot bien fait

Intermédiaire

Le prompting few-shot consiste à montrer au modèle quelques exemples résolus de la tâche avant de lui demander d'en réaliser une nouvelle. Bien fait, c'est le moyen le plus rapide de verrouiller un format, un style ou un comportement de cas limite — souvent meilleur que de décrire ce que vous voulez avec des mots.

Pourquoi les exemples l'emportent sur les descriptions​

« Sois concis et amical » est vague. Montrer deux sorties concises et amicales est sans ambiguïté. Le modèle reconnaît le motif des exemples et le prolonge.

Un prompt few-shot propre​

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:

Le modèle a le motif ; il complète la dernière ligne.

Comment choisir et formater les exemples​

  • Couvrez la diversité, surtout les cas limites qui vous importent. Si une catégorie est rare ou délicate, incluez-la.
  • Gardez les exemples cohérents dans leur format — même structure, mêmes étiquettes, mêmes délimiteurs. L'incohérence enseigne l'incohérence.
  • 2 à 5 suffisent souvent. Davantage aide pour les tâches difficiles/variées, mais coûte des tokens et peut surapprendre les particularités des exemples.
  • L'ordre peut compter — placez les exemples les plus clairs en premier ; pour la classification, ne regroupez pas toutes les occurrences d'une même étiquette.
  • Utilisez des délimiteurs (ou des balises XML) pour séparer les exemples de l'entrée réelle.

Zero-shot vs few-shot​

Essayez d'abord le zero-shot (demandez simplement) — les modèles modernes sont performants. Ajoutez des exemples lorsque vous avez besoin d'un format/style précis ou que la tâche est ambiguë. Si le zero-shot fait déjà mouche, ne payez pas pour des exemples.

:::tip Les exemples sont des données — gardez-les propres Un exemple erroné ou bâclé enseigne activement la mauvaise chose. Soignez-les comme des données d'entraînement. :::

Et ensuite​