Few-Shot vs Zero-Shot

Claro! Vamos direto ao ponto: Zero-Shot e Few-Shot são estratégias de como usamos modelos de linguagem/IA (como o ChatGPT) para realizar tarefas sem ou com poucos exemplos no prompt.

Zero-Shot Learning

Sem exemplos.
Você apenas descreve a tarefa e o modelo tenta resolver com base no que já aprendeu no treinamento.

Exemplo:
“Traduza para o inglês: ‘Eu gosto de viajar.’”
(Nenhum exemplo é dado antes — a IA entende apenas pela instrução.)

Few-Shot Learning

Com alguns exemplos no prompt.
Você mostra exemplos de entrada e saída para ensinar o modelo a seguir um padrão.

Exemplo:
“Traduza como abaixo:
Pt: Eu gosto de café → En: I like coffee
Pt: Ela estuda muito → En: She studies a lot
Pt: Eu gosto de viajar → ?”*

Diferença Essencial
Estratégia Exemplos no prompt? Quando usar
Zero-Shot Nenhum Tarefas simples ou bem conhecidas
Few-Shot Alguns Tarefas específicas, com estilo ou formato desejado

Regra de Ouro

Se você quer controle sobre o estilo, o formato ou a lógica — use Few-Shot.
Se a tarefa é genérica e bem conhecida — Zero-Shot já resolve.