Glossar

Few-Shot Learning

Was ist Few-Shot Learning?

Few-Shot Learning bezeichnet die Fähigkeit eines Modells, eine Aufgabe anhand weniger Beispiele zu lösen. Bei Sprachmodellen geschieht das meist direkt in der Eingabe: Man zeigt zwei oder drei Muster aus Frage und gewünschter Antwort, und das Modell überträgt Format und Stil auf neue Fälle – ohne erneutes Training. Beispiel: Drei korrekt kategorisierte Kundenanfragen genügen oft, damit weitere Anfragen im selben Schema eingeordnet werden.

So hilft KI.ordo

In KI.ordo können Sie Beispiele direkt in die Anweisungen eines Agenten schreiben, um Ton und Format der Antworten vorzugeben.

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Beispiele
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Verwandte Begriffe

Zero-Shot-Lernen

Zero-Shot-Lernen bedeutet, dass ein Modell eine Aufgabe lösen kann, ohne dafür vorher konkrete Beispiele gesehen zu haben. Große Sprachmodelle erledigen etwa eine Übersetzung oder Einordnung allein anhand einer Beschreibung im Prompt. Reicht die Qualität nicht aus, hilft oft Few-Shot-Lernen: Man ergänzt einige Beispiele für die gewünschte Antwort.

LLM
Prompting
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Prompt

Ein Prompt ist die Eingabe, mit der man einem KI-Modell sagt, was es tun soll – eine Frage, eine Aufgabe oder eine Anweisung, oft ergänzt um Kontext, Beispiele und das gewünschte Format. Die Qualität der Antwort hängt stark davon ab, wie klar und vollständig der Prompt ist. Ein Beispiel: Statt „Schreib was über unser Produkt“ besser „Schreibe drei kurze Vorteile von Produkt X für Handwerksbetriebe, sachlicher Ton“.

Prompting
Eingabe
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Vorlage

Metaprompt

Ein Metaprompt ist eine Anweisung, mit der ein Sprachmodell selbst Prompts oder Systemanweisungen entwirft oder verbessert. Man beschreibt Ziel, Zielgruppe, gewünschten Ton und gibt Beispiele vor; das Modell formuliert daraus strukturierte Anweisungen mit Rolle, Regeln und Grenzen. So entstehen schneller gute Ausgangsversionen, die anschließend getestet und von Menschen nachgeschärft werden. Beispiel: Aus „Kundenservice für einen Fahrradladen“ wird ein vollständiger Anweisungsentwurf.

Prompting
Agenten
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Vorlage

Großes Sprachmodell (LLM)

Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist ein neuronales Netz, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde und dadurch Sprache verstehen und erzeugen kann. Es arbeitet, indem es Schritt für Schritt das wahrscheinlichste nächste Token berechnet. LLMs schreiben, fassen zusammen, übersetzen, beantworten Fragen und erzeugen Code; bekannte Beispiele sind Claude, GPT, Gemini und Llama. Ohne Zugriff auf aktuelle Quellen kennen sie nur den Stand ihrer Trainingsdaten.

Sprachmodelle
Generative KI
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