Few-Shot Learning / Prompting mit wenigen Beispielen
Die datierten Quellen sind über 18 Monate alt; bei anderen Quellen fehlt das Datum.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 2
Neueste datierte Quelle: 2020-05-28
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
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Einfach erklärt
Dem Modell einige gelöste Beispiele im Prompt geben, um die gewünschte Art der Antwort zu zeigen. [1]
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Grenzen und Unterschiede
Wenige Beispiele im Prompt bedeuten nicht wenig vorheriges Training. Verbesserungen hängen von Aufgabe und Modell ab; mehr Beispiele garantieren kein besseres Ergebnis. [2]
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Ausführlicher erklärt
Beim Prompting von LLMs sind die Beispiele Teil der Eingabe, kein eigener Trainingslauf. Beispielsweise zeigt man zwei nach Thema beschriftete Nachrichten und lässt dann eine dritte zuordnen. [1]
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Wie das zur Karte passt
Lesefrage im Atlas: Wurden Beispiele vorgegeben, als das Ergebnis eines Modells ermittelt wurde? [1]
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https://theaiatlas.org/ideas/few-shot-learning/
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. LLMs: Fine-tuning, distillation, and prompt engineering
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Feinabstimmung und Prompt Engineering wurden gelesen, einschließlich des Unterschieds zwischen Parameteränderungen und Beispielen in der Eingabe. Verwendet zur Unterscheidung dieser Verfahren, ohne allgemeine Behauptungen zu übernehmen, Feinabstimmung sei immer nötig oder verbessere jede Aufgabe.
2. Language Models are Few-Shot Learners
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2020-05-28
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung, Abschnitt 2 zu Zero-Shot- und Few-Shot-Verfahren sowie Abschnitt 4 zu Überschneidungen mit Trainingsdaten gelesen. Version 4 stammt vom 22. Juli 2020. Die Ergebnisse betreffen GPT-3 und sind keine aktuelle Modellrangliste; festgestellte Überschneidungen erhöhten die Werte nicht durchgängig.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten