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🥉 Few-Shot Prompting

Few-shot prompting consiste en proporcionar múltiples ejemplos antes de pedirle al modelo que resuelva una tarea. Esto mejora la capacidad del modelo para seguir patrones y entregar respuestas más coherentes, especialmente en tareas complejas.

🧠 ¿Qué es Few-Shot Prompting?​

Es una técnica donde se entregan entre 3 y 5 ejemplos representativos junto con una instrucción general. Esto ayuda al modelo a "aprender en contexto" qué se espera como resultado.

📌 Se basa en la habilidad del modelo de generalizar patrones vistos recientemente en el prompt.

✅ Ventajas​

  • Aumenta significativamente la precisión en tareas complejas.
  • Permite controlar mejor el estilo, formato y tono del output.
  • Útil para tareas con múltiples clases, formatos estructurados o respuestas ambiguas.

⚠️ Desventajas​

  • Consume más tokens (puede afectar el límite).
  • Más costoso computacionalmente.
  • Si los ejemplos son inconsistentes, puede confundir al modelo.

🧩 Elementos clave de un prompt few-shot​

  1. Una instrucción clara.
  2. Múltiples ejemplos representativos.
  3. El nuevo input al final, siguiendo el mismo formato.

💡 Casos de uso típicos​

  • Clasificación compleja de textos (emociones, intenciones, spam).
  • Extracción de entidades o estructuras (JSON, YAML, SQL).
  • Traducción con tono específico.
  • Generación de código siguiendo un patrón.
  • Estilos de escritura literaria o académica.

🧪 Ejemplos​

🟢 Ejemplo fácil – Clasificación de sentimiento​

Clasifica cada oración como POSITIVO, NEGATIVO o NEUTRAL.

"Me encanta este producto." → POSITIVO
"Es un producto más del montón." → NEUTRAL
"Lo detesto, no lo volvería a comprar." → NEGATIVO

"El empaque era bueno pero llegó tarde." →

🟠 Ejemplo intermedio – Conversión estructurada​

Convierte órdenes de pizza en JSON.

"Quiero una grande con pepperoni y extra queso."
{
  "size": "grande",
  "ingredients": ["pepperoni", "extra queso"]
}

"Una mediana con champiñones, jamón y pimientos."
{
  "size": "mediana",
  "ingredients": ["champiñones", "jamón", "pimientos"]
}

"Dame una familiar con mozzarella y aceitunas negras."

🔴 Ejemplo avanzado – Estilo editorial​

Escribe una sinopsis literaria de cada historia en 3 frases.

Historia: "Una joven descubre que tiene poderes mágicos..."
Sinopsis: "Una adolescente común descubre habilidades mágicas heredadas de su abuela. Su vida se transforma cuando entra a una academia secreta. Pronto descubre que su destino está ligado al de todo el reino."

Historia: "En un futuro distópico, la música está prohibida..."
Sinopsis: "En una sociedad opresiva donde la música ha sido erradicada, un joven encuentra un viejo reproductor. La melodía despierta recuerdos y esperanza. Su rebeldía iniciará una revolución armada con notas."

Historia: "Un perro que se pierde en la ciudad busca volver a casa."
Sinopsis:

🔎 Aplicaciones actuales que usan Few-Shot Prompting​

  • Copilot y herramientas de codificación asistida.
  • Análisis de sentimientos avanzados.
  • Chatbots personalizados por contexto o industria.
  • Sistemas educativos adaptativos que reconocen patrones del alumno.

🧠 Consejo final​

  • Asegurate de que los ejemplos sean claros, diversos y consistentes.
  • Mezclá las clases (positivo, negativo, etc.) si estás clasificando.
  • Si se vuelve largo, probá reducir el número de ejemplos o pasá a técnicas como fine-tuning o prompt chaining.

¿Listo para el próximo nivel? Explorá las técnicas de System, Role y Contextual Prompting.