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.