Few-Shot Learning

Few-Shot Learning bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Modells, eine neue Aufgabe zu lernen, nachdem es nur sehr wenige Beispiele (z.B. 1 bis 5) gesehen hat. Dies steht im Gegensatz zum klassischen Training, das oft Tausende von Beispielen benötigt. Moderne LLMs (wie GPT-4) sind exzellente Few-Shot Learner, da sie durch Prompts mit wenigen Beispielen sofort verstehen, was zu tun ist.