Few-Shot Learning הוא דפוס prompt engineering שבו נותנים ל-LLM 2-5 דוגמאות לפני המשימה האמיתית. דוגמה: "סווג את ההודעות: 'תודה' = חיובי. 'שיט' = שלילי. 'אוקיי' = ניטרלי. עכשיו סווג: 'מעולה'". עובד טוב יותר מ-zero-shot כשהמשימה ספציפית או יש פורמט פלט קפדני.
מתן מספר קטן של דוגמאות (2-3) בתוך ה-Prompt כדי ללמד את ה-AI דפוס מסוים או סגנון כתיבה, מבלי לאמן את המודל מחדש.
בדרך כלל שתיים עד חמש. מעבר לזה השיפור מתמתן והעלות עולה, ולעיתים המודל מתחיל לחקות את הדוגמאות מדי במקום להכליל.
כאלה שמכסות את המקרים הקשים ולא רק את הקלים. דוגמאות טריוויאליות מלמדות את הפורמט אבל לא את שיקול הדעת.
קטגוריה: AI & Automation