Prompting Few-Shot

term_id: few_shot_prompting

Category: application_paradigms

Definition

Questo metodo sfrutta le capacità di apprendimento contestuale dei grandi modelli linguistici fornendo alcuni esempi illustrativi direttamente nel prompt. A differenza del fine-tuning, che richiede l’aggiornamento dei pesi del modello, questa tecnica modifica solo l’input per ottenere prestazioni migliori su compiti specifici.

Summary

Il prompting few-shot è una tecnica in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ricevono un piccolo numero di esempi input-output all’interno del prompt per guidarne il comportamento.

Key Concepts

  • Apprendimento contestuale
  • Ingegneria del prompt
  • Guida basata sugli esempi
  • Confronto zero-shot

Use Cases

  • Formattazione dell’analisi del sentiment
  • Adattamento dello stile di codifica
  • Estrazione di dati strutturati

Code Example

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response = llm.generate(
    prompt="Translate English to French:\n"
           "Hello -> Bonjour\n"
           "World -> Monde\n"
           "Cat -> ?"
)

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