29 · Nutzung & Prompting

Few-Shot

eine Aufgabe mit wenigen Beispielen lösen lassen.

Zwei, drei gute Beispiele im Prompt — Eingabe, gewünschte Ausgabe — und die Trefferquote steigt oft sprunghaft. Das Modell liest aus den Beispielen Format, Ton und Maßstab ab, ohne dass irgendetwas trainiert wird. Few-Shot ist das beste Verhältnis von Aufwand zu Wirkung, das die Arbeit mit Sprachmodellen zu bieten hat.

Ein Beispiel

Statt die Sortierregeln zu beschreiben, hängt man drei bearbeitete Fälle an: eine Beschwerde und die richtige Kategorie, noch eine, noch eine. Besonders wirksam ist es, dafür die Grenzfälle zu nehmen, über die im Team am längsten diskutiert wurde — die falsch berechnete Nachlieferung, die Beratungsbeschwerde, die eigentlich eine Produktbeschwerde ist. Genau an diesen Fällen lernt das Modell die Hausregel, die in keiner Beschreibung steht.

Genauer betrachtet

Zwei bis fünf Beispiele im Prompt legen Format, Detailtiefe und Tonfall fest. Wichtiger als ihre Zahl ist die Auswahl: Sie sollten die Bandbreite abdecken, auch die unangenehmen Fälle.

Warum das zählt

Few-Shot ist meist die günstigste echte Verbesserung: Sie kostet ein paar hundert Token pro Anfrage und keinen Trainingslauf. Der Vergleich zum Fine-Tuning ist klar — Beispiele im Prompt sind sofort änderbar, jederzeit nachvollziehbar und an kein Modell gebunden. Erst wenn die Beispiele so zahlreich werden, dass sie das Kontextfenster oder das Budget sprengen, lohnt der Wechsel. Ein praktischer Nebeneffekt: Die Beispielsammlung ist zugleich Dokumentation. Wer die Fälle liest, versteht die Hausregel.

Häufig missverstanden

Beispiele wirken stärker als Anweisungen. Wenn alle drei Beispiele kurz sind, wird die Antwort kurz — auch wenn im Text ausdrücklich etwas anderes steht.

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