Few-Shot Learning
Aprendizaje con pocos ejemplos
En una frase
Few-Shot Learning: incluir unos pocos ejemplos de la tarea dentro del prompt para mostrarle al modelo exactamente qué se espera.
¿Demasiado técnico? Ver explicación sencilla¿Quieres profundizar? Ver explicación técnica
Explícamelo fácil
En lugar de describir con palabras lo que quieres, lo muestras. Das dos o tres ejemplos de entrada y salida, y luego el caso nuevo. El modelo imita el patrón.
Ejemplo
Convierte a formato de fecha ISO.
"3 de mayo de 2024" → 2024-05-03
"12/01/2023" → 2023-01-12
"primero de junio 2025" → Nivel técnico
Profundizando
Es una forma de In-Context Learning: el modelo no actualiza sus pesos, sino que usa los ejemplos del contexto para inferir la tarea. El paper de GPT-3 (Brown et al., 2020) mostró que esta capacidad mejora con la escala. La selección, el orden y el formato de los ejemplos influyen en el resultado; ejemplos poco diversos pueden sesgar las respuestas.
¿Por qué importa?
Es una forma muy efectiva de controlar formato y estilo sin fine-tuning.
¿Dónde se utiliza?
- Formateo de datos
- Clasificación con etiquetas propias
- Imitar un estilo
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.