Das „Shot“ in diesen Begriffen ist ein Beispiel. Ein Zero-Shot-Prompt hat keines, ein One-Shot-Prompt eines und ein Few-Shot-Prompt mehrere. Die Wahl ist ein Abwägen zwischen der Länge des Prompts und der Genauigkeit, mit der Sie die Ausgabe festlegen können.
Zero-Shot-Prompting
Ein Zero-Shot-Prompt enthält Anweisungen und die Eingabe, sonst nichts.
Classify the support ticket as billing, bug, or feature request.
Return only the label.
<ticket>
{{ticket}}
</ticket>
Moderne Modelle bewältigen so eine breite Palette von Aufgaben. Zero-Shot ist die richtige Standardwahl, weil es am kürzesten, am günstigsten und am leichtesten zu pflegen ist. Greifen Sie erst dann zu Beispielen, wenn klare Anweisungen nicht das gewünschte Ergebnis gebracht haben.
One-Shot-Prompting
Ein One-Shot-Prompt fügt ein einzelnes Beispiel hinzu. Ein Beispiel legt das Format der Antwort sehr gut fest, vermittelt aber ein Urteil nur schwach.
Write a changelog entry for the commit below.
Example:
Commit: "fix: retry webhook delivery on 5xx"
Entry: "Fixed: webhooks are now retried when your server returns a 5xx error."
Commit: "{{commit_message}}"
Entry:
Das Risiko ist übermäßiges Nachahmen. Mit nur einem Beispiel kann das Modell dessen Länge, das erste Wort oder das Thema kopieren.
Few-Shot-Prompting
Ein Few-Shot-Prompt liefert mehrere Beispiele, typischerweise zwei bis fünf, damit das Modell das Muster aus dem Gemeinsamen ableiten kann.
Rate the urgency of each message as low, medium, or high.
Message: "The export button is slightly misaligned." -> low
Message: "Checkout fails for all customers since 09:00." -> high
Message: "Can you add dark mode at some point?" -> low
Message: "Invoices for March show the wrong tax rate." -> medium
Message: "{{message}}" ->
Few-Shot-Prompting ist besonders nützlich, wenn:
- die Kategorien unscharfe Ränder haben, die sich schwer in Regeln fassen lassen.
- Sie eine bestimmte Stimme, einen Stil oder einen Detailgrad brauchen.
- die Ausgabe ein eigenes Format hat, das das Modell selten gesehen hat.
Wie man gute Beispiele auswählt
Decken Sie die Bandbreite ab. Nehmen Sie jedes Label oder jeden Fall mindestens einmal auf. Sind alle Beispiele „high“, neigt das Modell zu „high“.
Nehmen Sie die schwierigen Fälle auf. Ein Beispiel für einen offensichtlichen Fall lehrt wenig. Die Grenzfälle, wie die Nachricht zum Steuersatz oben, legen fest, wo die Linie verläuft.
Variieren Sie die Oberfläche. Verwenden Sie unterschiedliche Längen, Themen und Formulierungen, damit die Beispiele nur das Muster gemeinsam haben, auf das es Ihnen ankommt.
Halten Sie das Format identisch. Gleiche Trennzeichen, gleiche Reihenfolge, gleiche Abstände in jedem Beispiel. Uneinheitliche Formatierung ist selbst ein Muster, und das Modell wird es aufgreifen.
Verwenden Sie echte Daten. Beispiele aus tatsächlichen Eingaben entsprechen der Verteilung, der der Prompt begegnen wird.
Wie viele Beispiele
Beginnen Sie mit zwei oder drei. Fügen Sie nur dann mehr hinzu, wenn ein Test zeigt, dass sich die Ausgabe verbessert. Jedes Beispiel kostet bei jedem Aufruf Tokens; ein Prompt mit zehn Beispielen, der eine Million Mal läuft, ist ein echter Posten auf der Rechnung. Bei langen, unveränderlichen Beispielsätzen senkt das Prompt-Caching des Anbieters diese Kosten. Siehe Token-Optimierung.
Wenn Beispiele nach hinten losgehen
- Reihenfolgeeffekte. Modelle können spätere Beispiele stärker gewichten. Neigen die Ergebnisse zum letzten Label, mischen Sie die Beispiele.
- Ungleichgewicht der Labels. Drei positive Beispiele und ein negatives verzerren die Ausgabe ins Positive.
- Durchsickernde Inhalte. Das Modell übernimmt Namen oder Fakten aus den Beispielen in seine Antwort. Sagen Sie ihm, dass die Beispiele nur das Format betreffen, oder verwenden Sie erkennbare Platzhalterinhalte.
- Beispiele, die den Anweisungen widersprechen. Steht in den Regeln „ein Satz“ und ein Beispiel hat zwei, gewinnt meist das Beispiel.
Zero-Shot oder Few-Shot: eine Entscheidungsregel
| Situation | Beginnen mit |
|---|---|
| Gängige Aufgabe, klare Regeln | Zero-Shot |
| Das Ausgabeformat driftet immer wieder | One-Shot oder ein Schema |
| Labels hängen vom Urteil ab | Few-Shot |
| Ein bestimmter Schreibstil ist nötig | Few-Shot |
| Problem mit viel Schlussfolgern | Zero-Shot mit einer Reasoning-Technik |
Für strikte Formate ist ein Schema zuverlässiger als Beispiele. Siehe Prompts für strukturierte Ausgabe. Bei Reasoning-Aufgaben helfen Beispiele der bloßen Antwort weniger als das Zeigen des Gedankengangs, was die Idee hinter dem Chain-of-Thought-Prompting ist.
Beispiele von der Eingabe trennen
Umschließen Sie Beispiele und die echte Eingabe mit getrennten Trennzeichen, damit das Modell sie nicht verwechseln kann und Nutzertext sich nicht als Beispiel ausgeben kann.
<examples>
...
</examples>
<input>
{{message}}
</input>
Der PromptFlowEngine-Prompt-Analyzer markiert nicht abgegrenzte Vorlagenvariablen – den häufigsten Fehler in Few-Shot-Vorlagen.