Enseñar
Construirás conjuntos de ejemplos útiles.
AI
Few Shot Prompting
Utiliza varios ejemplos para enseñar patrones, criterios y resultados consistentes.
01
Introducción
Few Shot Prompting incluye varios ejemplos de entrada y salida para mostrar al modelo cómo debe resolver una tarea. Es una técnica poderosa para clasificación, extracción, estilo, transformación de datos y situaciones donde existen varias condiciones o patrones que deben respetarse.
Aspectos clave de este tema:
- Cómo aprende el modelo a partir de varios ejemplos
- Cantidad y diversidad de ejemplos
- Orden, consistencia y equilibrio de casos
- Ejemplos positivos y negativos
- Control de sesgos y patrones incorrectos
- Aplicaciones en clasificación y análisis
02
¿Por qué es importante?
Cuando una instrucción verbal no describe bien todos los casos posibles, los ejemplos permiten mostrar el comportamiento esperado. La calidad del conjunto de ejemplos es fundamental: ejemplos repetitivos, contradictorios o poco representativos pueden empeorar el resultado.
Aplicaciones prácticas
Equilibrar
Incluirás casos diversos y representativos.
Modelar
Mostrarás patrones difíciles de explicar.
Comparar
Evaluarás consistencia entre resultados.
VALOR QUE OBTENDRÁS
Al explorar este tema comprenderás cómo construir prompts Few Shot con ejemplos bien seleccionados para tareas complejas y repetitivas.
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