Few-Shot-Prompting, im AI-Kontext.
Few-Shot-Prompting legt dem Sprachmodell einige Musterbeispiele in den Prompt, damit es das gewünschte Format und den Ton ohne Nachtraining übernimmt.
Few-Shot-Prompting bedeutet, dem Modell direkt im Prompt einige gelöste Beispiele mitzugeben, an denen es das gewünschte Muster abliest. Es ist der schnellste Weg zu stabilem Format und stabilem Ton, weil kein Training nötig ist und jede Änderung sofort wirkt. Drei bis fünf gut gewählte Beispiele reichen in den meisten Fällen, mehr verwässert eher das Signal. Der Nachteil: die Beispiele kosten bei jeder Anfrage erneut Tokens, und bei sehr vielen Fällen wird das teuer. Genau dort beginnt der Bereich, in dem sich Fine-Tuning rechnet. Wichtig ist Sauberkeit, denn widersprüchliche Beispiele erzeugt widersprüchliche Ausgaben.
Beispiele aus dem Mittelstand
- Eine Personalabteilung gibt drei freigegebene Absageschreiben als Muster mit, damit neue Entwürfe im gleichen Ton bleiben.
- Ein Innendienst zeigt dem Modell zwei ausgefüllte Bedarfsformulare, damit es Telefonnotizen automatisch in dieselbe Struktur bringt.
Aufgabe: Wandle Telefonnotizen in Bedarfszeilen.
Beispiel 1
Notiz: Kunde ruft an, Halle 2 braucht neue Beleuchtung, Budget offen.
Zeile: Objekt=Halle 2 | Bedarf=Beleuchtung | Budget=offen
Beispiel 2
Notiz: Anfrage Buero Nord, Klimageraet defekt, Ersatz bis KW 20.
Zeile: Objekt=Buero Nord | Bedarf=Klimageraet Ersatz | Frist=KW 20
Jetzt du
Notiz: {{notiz}}
Zeile:Folge-Fragen
Wie viele Beispiele sind sinnvoll?
Drei bis fünf treffen den Normalfall. Wer mehr braucht, hat meist ein unklares Format oder eine Aufgabe, die in zwei Schritte gehört.
Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot: was ist der Unterschied?
Zero-Shot heißt Anweisung ohne Beispiel, One-Shot mit genau einem, Few-Shot mit mehreren. Je ungewöhnlicher das Zielformat, desto eher lohnen Beispiele.
Welche Beispiele soll ich wählen?
Echte, freigegebene Fälle aus dem eigenen Betrieb, die zusammen die Bandbreite abdecken. Randfälle gehören dazu, Widersprüche nicht.
Wann besser Fine-Tuning?
Wenn dieselbe Aufgabe massenhaft anfällt und die Beispiel-Tokens bei jeder Anfrage spürbar ins Geld gehen.
Verwandte Begriffe
Few-Shot-Prompting in der Praxis.
Wo dieser Begriff in deinem Geschäft konkret wird, beginnt die Arbeit. Wir nennen klar, ob die Idee in unser Studio passt.
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