Guida Completa Zero Shot vs Few Shot Prompting
L'Arte del Contesto: Zero vs Few-Shot
Nel Prompt Engineering, il contesto è valuta corrente. La differenza tra ottenere una risposta mediocre e un output di livello enterprise spesso risiede in una singola variabile: gli esempi forniti.
Non si tratta di nomi altisonanti, ma di architettura dell'informazione.Zero-shot significa chiedere senza esempi. Few-shot significa mostrare la strada prima di chiedere di percorrerla. Padroneggiare questa distinzione è fondamentale per qualsiasi strategia di AI Automation.
Definizioni Fondamentali
Prima di immergerci nella strategia, definiamo il campo di gioco.
Zero-Shot Prompting
Chiedi al modello di completare un task basandosi esclusivamente sul suo training pre-esistente, senza fornire esempi specifici nel prompt.
Esempio: "Scrivi una mail di vendita per questo prodotto."
Few-Shot Prompting
Fornisci al modello uno o più esempi (shot) di input/output desiderati prima di chiedere di completare il task reale.
Esempio: "Ecco tre mail di vendita vincenti. Scrivine una quarta seguendo questo stile."
Confronto Diretto: Vantaggi e Svantaggi
Quando dovresti usare l'uno o l'altro? Analizziamo le differenze strutturali.
| Caratteristica | Zero-Shot | Few-Shot |
|---|---|---|
| Velocità di Esecuzione | Alta (meno token) | Media (più token di input) |
| Prevedibilità Output | Variabile | Alta (segue il pattern) |
| Creatività | Massima (segue il modello generale) | Vincolata agli esempi |
| Consumo Token | Basso | Alto |
Quando Usare Ogni Approccio
Non esiste una soluzione universale. La scelta dipende dalla complessità del task e dalla familiarità del modello con l'argomento.
Scegli Zero-Shot Quando:
- Il task è generico e ben compreso (es. riassunto, traduzione semplice)
- Vuoi massimizzare la creatività e la varietà
- Hai vincoli stretti sul budget dei token
- Stai usando modelli molto avanzati (GPT-4, Claude 3.5) su task semplici
Scegli Few-Shot Quando:
- Hai bisogno di un formato di output molto specifico (es. JSON, CSV proprietario)
- Il tono di voce deve essere coerente con il brand
- Il task richiede ragionamento complesso (Chain-of-Thought)
- Il modello fatica a capire le istruzioni astratte
Il Numero Magico: Quanti Esempi?
Quanti esempi servono per ottenere risultati ottimali? La scienza del prompting suggerisce dei pattern ricorrenti.
1 Shot: Spesso sufficiente per forzare un formato (es. "Rispondi solo con Sì/No"). 3 Shots: Il punto di equilibrio ideale per la maggior parte dei task di classificazione o stile. 5+ Shots: Necessario solo per task estremamente complessi o sfumati. Oltre i 5-10 esempi, si entra nel territorio del Fine-Tuning.
Costruire Few-Shot Prompts Efficaci
Un esempio sbagliato è peggio di nessun esempio. Ecco come strutturare i tuoi prompt.
Diversità
Assicurati che gli esempi coprano casi d'uso diversi. Se classifichi sentiment, includi esempi positivi, negativi e neutri.
Qualità
L'output dell'esempio deve essere perfetto. Il modello copierà anche i tuoi errori.
Formattazione
Usa separatori chiari (es. ###) tra un esempio e l'altro per aiutare il modello a distinguere i pattern.
Framework Decisionale
Usa questo semplice albero decisionale per i tuoi prossimi prompt:
- Inizia con Zero-Shot. È più economico e veloce.
- Analizza l'errore. Se il modello fallisce, come fallisce?
- Sbaglia il formato? -> Aggiungi 1 esempio di formato.
- Sbaglia il ragionamento? -> Aggiungi Chain-of-Thought (spiegazione passo-passo).
- Sbaglia il tono? -> Aggiungi 3 esempi di stile (Few-Shot).
- Itera. Se Few-Shot non basta, considera di spezzare il task in sotto-task.
La capacità di apprendere dal contesto (Few-Shot) è ciò che distingue i moderni LLM dai semplici sistemi di completamento testo.
Conclusione
Non lasciare che i termini tecnici ti intimidiscano. Zero-shot è l'intuizione; Few-shot è l'istruzione. Sapere quando passare dall'uno all'altro è ciò che trasforma un utente occasionale in un AI Engineer.
Vuoi implementare queste strategie?
Prenota una call conoscitiva gratuita con i nostri esperti.
Richiedi Consulenza
