Technique Actualizado 2026-04

Few-shot

Few-shot Learning
Definición

El few-shot consiste en incluir algunos ejemplos en el prompt para guiar al modelo hacia el formato o el estilo de respuesta deseado.

Ver también en el glosario

Z
Zero-shot
Zero-shot enables a model to accomplish a task without any prior examples, solely from the instruction.
P
Prompt
A prompt is the instruction or question you give an AI to get a response. It's the interface between you and the model.
P
Prompt Engineering
Prompt engineering is the art of crafting precise instructions to get the best results from an AI model.
L
LLM (Large Language Model)
An LLM is an AI model trained on billions of texts, capable of understanding and generating human language.

Herramientas que usan few-shot

C
ChatGPT
El asistente de IA conversacional más usado del mundo
4.6/5
C
Claude
La IA que entiende los matices, de Anthropic
4.7/5
G
Gemini
El asistente de IA de Google con contexto de 1M de tokens
4.5/5
M
Midjourney
La referencia en generación de imágenes con IA
4.4/5

Preguntas frecuentes

¿Cuántos ejemplos hacen falta en few-shot?
Por lo general bastan de 2 a 5 ejemplos. Más allá de eso, la ganancia marginal disminuye y consumes tokens innecesariamente.
¿El few-shot funciona para imágenes?
Sí. En Midjourney, proporcionar imágenes de referencia (image prompts) es una forma de few-shot visual. En Stable Diffusion, los LoRA son few-shot para los estilos.