Dizionario AI › Prompting
Il many-shot prompting e una tecnica in cui il prompt include un gran numero di esempi svolti, da decine a centinaia o perfino migliaia, cosi il modello impara lo schema del compito direttamente dalle dimostrazioni. Estende l'idea del few-shot: dove il few-shot fornisce una manciata di esempi, il many-shot ne fornisce quanti la finestra di contesto consente.
Gli esempi vengono messi nel prompt come coppie input-output prima della richiesta vera. Il modello svolge apprendimento in-context, deducendo la regola dalle molte dimostrazioni senza alcuna modifica ai suoi pesi. Piu esempi in genere aiutano, finche l'effetto non si satura o il budget di contesto non finisce.
Il many-shot e utile per classificazione, formattazione rigida, resa di uno stile aziendale e compiti in cui pochi esempi non bastano a fissare il comportamento desiderato. Puo migliorare le prestazioni su compiti che il few-shot gestisce male, al costo di un prompt piu lungo e piu caro.
Il many-shot e diventato praticabile solo quando le finestre di contesto sono cresciute abbastanza da contenere centinaia di esempi. E stato studiato e nominato intorno al 2024, in particolare nella ricerca sul many-shot in-context learning, quando i modelli a contesto lungo hanno reso l'approccio fattibile.
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