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Exemplos Few-Shot Bem Feitos

Intermediário
What you'll learn
  • O que é prompting few-shot e por que exemplos vencem descrições
  • Como ler um prompt few-shot limpo que o modelo completa
  • Como escolher, formatar e ordenar exemplos (incluindo casos extremos)
  • Quando recorrer a zero-shot vs few-shot
  • Por que um exemplo desleixado é pior do que nenhum exemplo

Prompting few-shot significa mostrar ao modelo alguns exemplos resolvidos da tarefa antes de pedir que ele faça um novo. Bem feito, é a forma mais rápida de fixar um formato, estilo ou comportamento em casos extremos — muitas vezes melhor do que descrever com palavras o que você quer.

Por que exemplos vencem descrições​

"Seja conciso e amigável" é vago. Mostrar duas saídas concisas e amigáveis é inequívoco. O modelo identifica o padrão dos exemplos e dá continuidade a ele.

Um prompt few-shot limpo​

Repare na forma: vários pares Message → Label em formato idêntico, depois uma mensagem final com um Label: vazio para o modelo preencher.

Prompt de classificação few-shot

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:

O modelo tem o padrão; ele completa a última linha.

Como escolher e formatar exemplos​

Guided walkthrough1 of 5
  1. Inclua os casos extremos que importam para você. Se uma categoria é rara ou complicada, inclua-a.

O custo em tokens mencionado acima é real — veja Tokens e Contexto. Para a abordagem de delimitadores, as tags XML são um separador limpo e confiável.

Zero-shot vs few-shot​

Tente zero-shot (apenas peça) primeiro — os modelos atuais são fortes. Adicione exemplos quando você precisar de um formato/estilo específico ou quando a tarefa for ambígua. Se o zero-shot já acerta, não pague por exemplos.

Pro tip
  • Exemplos são dados — mantenha-os limpos. Um exemplo errado ou desleixado ensina ativamente a coisa errada. Cure-os como se fossem dados de treinamento.
Key takeaways
  • Mostre, não conte: exemplos resolvidos vencem descrições vagas.
  • Cubra a variedade, especialmente os casos extremos, e mantenha cada exemplo em um formato idêntico.
  • 2 a 5 exemplos costuma ser suficiente; mais pode causar sobreajuste e custa tokens.
  • A ordem importa — os mais claros primeiro, e não agrupe um mesmo rótulo junto.
  • Comece com zero-shot; adicione exemplos apenas para formato/estilo específico ou ambiguidade.

Teste seus conhecimentos

0/5
  1. Por que exemplos costumam vencer uma descrição escrita como 'seja conciso e amigável'?
  2. Quantos exemplos 'costumam ser suficientes' para um prompt few-shot?
  3. Para uma tarefa de classificação, como você deve ordenar os exemplos?
  4. Quando você deve preferir zero-shot a few-shot?
  5. Qual é o risco de um exemplo desleixado ou errado?

Próximos passos​