Se pudesse eleger, a Few Shot seria a melhor prática na minha opinião. Por se ajustar a forma que as IAs processam informações partir o problema complexo em partes menores, no estilo passo a passo de forma gradativa "ajuda" muito na obtenção de melhores resultados. Lembrando que é cultura tambêm de Machine Learning.
Oii Giulliano, tudo bem?
Valeu por compartilhar sua visão aqui no fórum! É um ponto bem interessante: a técnica de Few Shot realmente se destaca por permitir que o modelo entenda o padrão esperado a partir de exemplos concretos, sem precisar de instruções muito detalhadas.
Sua conexão com Machine Learning também faz todo sentido. Few Shot learning tem raízes nos estudos de generalização com poucos dados, e ver essa ideia aplicada na engenharia de prompts mostra como os conceitos se entrelaçam.
Uma reflexão adicional: dependendo do contexto, o Chain of Thought (aquele estilo passo a passo que você mencionou) combinado com Few Shot pode ser ainda mais poderoso. Você fornece exemplos que já demonstram o raciocínio encadeado, e o modelo tende a replicar esse padrão nas respostas. Fica a dica para experimentar nos seus prompts!
Conte com a Alura para evoluir seus estudos. Em caso de dúvidas, fico à disposição.
Bons estudos!
Sucesso ✨