Few-Shot- und Zero-Shot-Prompting
Few-Shot- und Zero-Shot-Prompting beschreiben, wie viele Beispiele man einem KI-Modell in einer Anfrage mitgibt, damit es eine Aufgabe richtig löst. Beim Zero-Shot-Prompting bekommt das Modell nur die Aufgabenbeschreibung ohne Beispiel, beim Few-Shot-Prompting werden ihm einige konkrete Beispiele für die gewünschte Antwortform mitgegeben, um Muster, Ton oder Format zu verdeutlichen.
In der Praxis
In der Praxis liefert Few-Shot-Prompting oft konsistentere Ergebnisse als Zero-Shot, etwa wenn ein bestimmtes Textformat wie Produktbeschreibungen im markeneigenen Wording erzeugt werden soll, allerdings auf Kosten eines längeren Prompts und damit höheren Tokenverbrauchs. Zero-Shot eignet sich dagegen gut für einfache, allgemeine Aufgaben, bei denen moderne LLMs bereits ohne Beispiele zuverlässig funktionieren. Für Content-Teams lohnt sich oft schon der gezielte Einsatz von zwei bis drei passenden Beispielen im Prompt, um Stil und Struktur der KI-Ausgabe an die eigene Markenkommunikation anzupassen.