significado de few-shot prompting

Método de instrucción para modelos de lenguaje grandes (LLMs) donde se proporcionan unos pocos ejemplos de la tarea deseada directamente en la entrada (prompt), permitiendo que el modelo aprenda a realizar la tarea sin necesidad de un ajuste fino extensivo. Es una forma de aprendizaje en contexto que mejora la capacidad del modelo para generalizar a nuevas tareas con datos limitados.

Mediante el few-shot prompting, podemos enseñar a un modelo a clasificar textos con solo tres ejemplos, lo que reduce drásticamente el tiempo de desarrollo.

La investigación actual en IA se centra en mejorar la eficiencia del few-shot prompting para aplicaciones más complejas.

Synonyms: aprendizaje con pocos ejemplos, instrucción con pocos ejemplos, modelado con pocos ejemplos

Etymology: Derivado del inglés, compuesto por 'few-shot' (literalmente 'pocas tomas' o 'pocos ejemplos'), que se refiere a la cantidad limitada de ejemplos proporcionados, y 'prompting', que alude a la acción de dar instrucciones o una indicación a un modelo de IA. El término surgió en el contexto de la investigación en modelos de lenguaje grandes a principios de la década de 2020.

Cultural Notes: En el ámbito hispanohablante de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, el término 'few-shot prompting' se utiliza frecuentemente como un anglicismo directo debido a su origen y uso predominante en la investigación y desarrollo en inglés. Aunque existen equivalentes descriptivos como 'aprendizaje con pocos ejemplos' o 'instrucción con pocos ejemplos', la forma original en inglés es ampliamente reconocida y preferida en contextos técnicos especializados y académicos, dada la rápida evolución del campo de la IA y la globalización de su terminología.

Common Phrases: aplicar few-shot prompting, técnica de few-shot prompting, mejorar el few-shot prompting

Word Frequency: uncommon

Category: ai

Language: Spanish

Pronunciation: /fjuˈʃɔt ˈpɾomptin/