Was bedeutet Few-Shot Prompting?
Few-Shot Prompting stellt einem Modell wenige Beispiele innerhalb der Eingabe bereit, um die gewünschte Aufgabe oder Darstellungsform zu verdeutlichen. Die Beispiele wirken im aktuellen Kontext. Dabei müssen die Modellparameter nicht wie bei einem Fine-Tuning verändert werden.
Was heißt das für Public Affairs?
Für Fachklassifikationen können positive, negative und unklare Beispiele hilfreich sein. Sie sollten typische und schwierige Fälle abdecken. KI-Ergebnisse müssen danach auf bislang nicht gezeigten Materialien geprüft werden, sonst wird die Aussagekraft überschätzt.
Worauf kommt es an?
Wenige Beispiele können eine ungewollte Schieflage erzeugen. Ein bestimmter Schreibstil oder eine Organisation darf nicht versehentlich zum Ersatzmerkmal für die richtige Kategorie werden.
Drei Fragen für die Praxis
- Sind Gegenbeispiele enthalten?
- Gibt es eine Kategorie für Unklarheit?
- Wurde an neuen Fällen getestet?
Originalquellen & Vertiefung
Die Quellen erläutern den Begriff oder seinen fachlichen Rahmen. Die Anwendungshinweise und das fiktive Beispiel sind eigenständige Ausarbeitungen dieses Glossars.
- Brown et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners
- Hugging Face: LLM Course – Fine-tuning a pretrained model
Fachbegriffe werden verständlich eingeordnet; berufliche Arbeitsbegriffe sind keine gesetzlichen Definitionen. Bei Rechtsfragen sind die einschlägige Fassung und der konkrete Einsatz maßgeblich.