FewShot

En inteligencia artificial, FewShot es una estrategia que ayuda al modelo a entender con claridad lo que deseas al incluir ejemplos específicos en las instrucciones. A diferencia de ZeroShot, que es más abierta y general, FewShot permite solucionar problemas complejos pero definidos, proporcionando ejemplos claros que guían los resultados.

¿Cuándo utilizar FewShot en vez de ZeroShot?

ZeroShot es ideal cuando buscas flexibilidad y creatividad en respuestas amplias y subjetivas, como diseñar un plan de vacaciones a medida. FewShot, por otro lado, destaca en tareas específicas y complejas donde se necesitan respuestas claras y precisas, como clasificar correctamente opiniones en positivas, negativas o neutras.

Ejemplo de uso: clasificación de comentarios con FewShot

Para emplear FewShot y diferenciar los comentarios que recibes, sigue estos pasos:

  1. Define indicaciones claras: dile al modelo que actúe como analista de sentimientos, identificando comentarios positivos, negativos o neutrales según la opinión expresada.

  2. Incluye ejemplos prácticos: proporciona ejemplos breves y claros que demuestren qué consideras positivo, negativo o neutro.

  3. Utiliza un formato consistente: emplea etiquetas claras para pisos y techos de los ejemplos facilitando al modelo la identificación de los límites.

Un ejemplo puede ser:

<reglas>
Responde solo con la palabra neutral, positiva o negativa.
</reglas>

<ejemplo>
Comentario: “La comida fue pésima”.
Calificación: negativa.
</ejemplo>

<ejemplo>
Comentario: “El servicio estuvo increíble y la comida deliciosa”.
Calificación: positiva.
</ejemplo>

<ejemplo>
Comentario: “El servicio fue bueno, pero la comida estuvo muy regular”.
Calificación: neutral.
</ejemplo>

Importancia de los ejemplos en FewShot

Cada ejemplo que incluyas enseña al modelo a distinguir con exactitud lo que quieres decir, dando una guía práctica y clara para identificar sentimientos y evitar ambigüedades. Recuerda que cada palabra y detalle influye notablemente en el resultado, por lo que una buena elección de ejemplos impacta positivamente en la efectividad final del modelo.

¿Cuántos ejemplos debo incluir en mi prompt?

Poner muchos o pocos ejemplos dependerá del rendimiento deseado y la complejidad del problema:

  • Cada ejemplo consume tokens y va a afectar el costo del uso.
  • A mayor cantidad de ejemplos, más precisa será la calificación al detalle.
Tip

Lo recomendable es iniciar con algunos ejemplos clave e ir agregando aquellos donde identifiques errores previos para mejorar continuamente los resultados.

¿Cómo puedo validar los resultados de mi análisis?

Realiza pruebas constantes ajustando detalles del prompt como las comillas o etiquetas y verificando si los resultados varían. Mediante ensayos controlados, puedes detectar y corregir errores eficientemente, garantizando que el modelo entienda con precisión tu requerimiento.