Few-Shot Prompting ist eine Prompting-Technik, bei der zwei bis zehn Beispiele im Prompt das Modell auf das gewünschte Antwortformat einstimmen. Statt eine Aufgabe nur zu beschreiben, zeigt man dem Modell vor, wie eine korrekte Eingabe-Ausgabe-Kombination aussieht. Das Modell überträgt das erkannte Muster dann auf die nächste, ähnliche Anfrage.
Die Technik liegt zwischen zwei Extremen. Zero-Shot Prompting kommt ganz ohne Beispiele aus und verlässt sich auf die reine Aufgabenbeschreibung. One-Shot Prompting zeigt genau ein Beispiel. Few-Shot Prompting nutzt mehrere Beispiele und liefert damit in der Praxis oft die verlässlichsten Ergebnisse, weil das Modell aus mehreren Fällen ein Muster ableiten kann statt nur einen Einzelfall zu kopieren. Wichtig ist dabei die Qualität, nicht die Menge: Drei sorgfältig ausgewählte, repräsentative Beispiele liefern häufig bessere Resultate als zehn beliebig zusammengestellte.
Im SAP-B1-Umfeld eignet sich Few-Shot Prompting besonders für wiederkehrende Extraktionsaufgaben. Wer einem Sprachmodell zeigt, wie aus drei bereits korrekt verbuchten Eingangsrechnungen die Kontierung abgeleitet wurde, gibt ihm damit eine Vorlage für die vierte, noch offene Rechnung an die Hand. Das Modell muss die Buchungslogik nicht erklärt bekommen, es leitet sie aus den vorgeführten Beispielbelegen ab. Dasselbe Prinzip funktioniert für die Klassifizierung von Support-Tickets oder für die Vereinheitlichung von Buchungstexten.
Abgrenzung
Few-Shot Prompting ist keine Form des Trainings. Das Modell selbst verändert sich nicht, die Beispiele wirken nur innerhalb des einzelnen Prompts und müssen bei jeder neuen Anfrage erneut mitgegeben werden. Gegenüber Chain-of-Thought, das den Lösungsweg strukturiert, liefert Few-Shot Prompting fertige Muster für das Ergebnis. Beide Techniken schließen sich nicht aus und werden in der Praxis häufig kombiniert.
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