Few-Shot Prompting

Summary (confidence: high)

• Few-shot prompting fornece exemplos no prompt para guiar o modelo (aprendizado em contexto).
• Esta capacidade emerge quando modelos atingem tamanho suficiente (Kaplan et al., 2020; Touvron et al., 2023).
• O formato e a distribuição dos rótulos importam mais que a exatidão dos exemplos (Min et al., 2022).
• Few-shot falha em tarefas complexas de raciocínio — para estas, chain-of-thought é mais eficaz.

Definição (confidence: high)

Técnica que fornece demonstrações da tarefa desejada dentro do prompt, permitindo aprendizado em contexto (in-context learning). O modelo infere o padrão a partir dos exemplos e aplica a novos casos.

Limitações (confidence: high)

Para tarefas de raciocínio aritmético ou lógico, mesmo com vários exemplos o few-shot pode produzir respostas incorretas. A técnica é sensível ao formato e à qualidade dos exemplos fornecidos.

prompt-engineering-techniques | zero-shot-prompting | chain-of-thought

Sources

• raw/prompts/articles/promptingguide-pt-techniques-fewshot.md