Definición breve
El few-shot learning es una técnica en la que el modelo recibe unos pocos ejemplos dentro del prompt para aprender una tarea.
Explicación del concepto
Los ejemplos proporcionados guían al modelo hacia el tipo de respuesta esperado.
Cómo funciona
Un prompt incluye varios pares de ejemplo:
entrada → salida.
Por qué es importante
Permite usar modelos de lenguaje para nuevas tareas sin entrenamiento adicional.
Ejemplo conceptual
Clasificación de sentimientos con solo tres ejemplos.
Ejemplo en Python
prompt = "positivo: Me encanta este producto"
Conceptos relacionados
Resumen
El few-shot learning mejora la precisión de los modelos mediante ejemplos.
Lexicon Redes Neuronales 