🎲 Zero-Shot e Few-Shot Learning
Ensinando a IA com exemplos (ou sem eles)
Conceito Central
Duas técnicas fundamentais que determinam como você ensina a IA
"Zero-shot confia no conhecimento da IA. Few-shot ensina pelo exemplo."
Zero-shot = Pedir sem dar exemplos. Few-shot = Fornecer alguns exemplos do resultado desejado.
A escolha certa depende da complexidade da tarefa e do quanto você precisa de consistência nas respostas.
Zero-Shot vs Few-Shot: Quando usar cada abordagem
Tópicos do Módulo
Zero-shot significa pedir à IA para fazer algo sem fornecer exemplos - ela usa apenas seu conhecimento prévio.
Quando Funciona Bem
- • Tarefas comuns e bem definidas
- • Instruções claras e específicas
- • Quando exemplos são desnecessários
Few-shot envolve fornecer alguns exemplos (geralmente 2-5) do que você espera, ensinando a IA pelo exemplo.
Por que Funciona
Os exemplos mostram à IA exatamente o padrão esperado, formato de resposta e critérios de classificação.
One-shot usa apenas um exemplo - útil quando você precisa de consistência mas quer economizar tokens.
- • O formato desejado é simples
- • Um exemplo é suficiente para demonstrar
- • Você quer economizar tokens
- • A tarefa não tem muitas variações
Exemplo One-Shot
Transforme frases em títulos chamativos:
Entrada: "Como economizar dinheiro"
Saída: "7 Segredos Para Encher Sua Conta Bancária!"
Agora transforme: "Dicas de produtividade"
Use Zero-Shot quando:
- • A tarefa é comum e bem entendida
- • Você quer respostas mais criativas
- • Precisa economizar tokens
- • O formato padrão é aceitável
Use Few-Shot quando:
- • Precisa de formato específico
- • A tarefa é incomum ou complexa
- • Quer consistência entre respostas
- • O tom/estilo é crítico
A qualidade dos exemplos em few-shot é tão importante quanto a quantidade.
- • Representativos: Cobrem casos variados
- • Claros: Sem ambiguidade
- • Consistentes: Seguem o mesmo padrão
- • Relevantes: Próximos do caso real
💡 Dica
Inclua edge cases nos seus exemplos. Se a classificação pode ser ambígua, mostre como resolver essa ambiguidade.
Mostrar o que NÃO fazer pode ser tão útil quanto mostrar o que fazer.
Quando Usar
Útil quando há erros comuns que você quer evitar, ou quando o "certo" fica mais claro em contraste com o "errado".
Tarefas de classificação são onde few-shot realmente brilha.
Dica Avançada
Para classificações complexas, inclua ao menos um exemplo de cada categoria.
Transformar texto de um formato para outro é outra aplicação poderosa.
Encontrar o número ideal de exemplos é um balanceamento entre qualidade e custo.
- • 1-2 exemplos: Tarefas simples, formato claro
- • 3-5 exemplos: Maioria dos casos
- • 5-10 exemplos: Tarefas complexas, muitas variações
- • 10+ exemplos: Raramente necessário
Custo-Benefício
Mais exemplos = mais tokens = mais custo. Comece com 3 e ajuste baseado nos resultados.
Desafio
- Escolha uma tarefa que você faz frequentemente
- Primeiro, tente com zero-shot
- Depois, adicione 3 exemplos (few-shot)
- Compare os resultados
- Documente qual funcionou melhor e por quê
Reflexão
Com o tempo, você desenvolverá intuição sobre quando cada abordagem funciona melhor. Esse conhecimento é valioso!