Few-Shot und Zero-Shot Learning: Lernen mit wenigen Beispielen

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

Few-Shot und Zero-Shot Learning beschreiben, wie gut ein KI-Modell neue Aufgaben lösen kann, ohne speziell dafür trainiert zu werden. Das ist eine der bemerkenswertesten Fähigkeiten moderner LLMs – und ein Hauptgrund, warum sie so vielseitig einsetzbar sind.

Zero-Shot bedeutet: Das Modell löst eine Aufgabe, für die es keine Beispiele gesehen hat – nur durch die Beschreibung der Aufgabe im Prompt. Few-Shot bedeutet: Das Modell bekommt zwei bis fünf Beispiele im Prompt und lernt das Muster sofort. Beide Ansätze funktionieren, weil große Sprachmodelle beim Pre-Training implizit gelernt haben, wie Aufgaben strukturiert sind. Sie müssen nicht neu trainiert werden – sie müssen nur richtig angesprochen werden.

Die Abstufungen:

Methode	Beispiele	Beschreibung
Zero-Shot	0	Nur eine Anweisung, keine Beispiele
One-Shot	1	Ein einziges Beispiel
Few-Shot	2-5	Wenige Beispiele im Prompt
Fine-Tuning	100+	Viele Beispiele, Modell wird nachtrainiert

Zero-Shot Beispiel:

Klassifiziere als positiv oder negativ:
"Das Produkt ist fantastisch!" → positiv

Few-Shot Beispiel:

Übersetze ins Formelle:
"Hey, schick mal die Datei" → "Könnten Sie mir bitte die Datei zusenden?"
"Yo, wann ist das Meeting?" → "Könnten Sie mir bitte den Termin des Meetings mitteilen?"
"Check mal den Code" → ?

Technischer Deep Dive

Warum funktioniert es?

Große LLMs haben während des Pre-Trainings implizit gelernt, Muster zu erkennen und zu generalisieren. Few-Shot-Beispiele im Prompt aktivieren dieses Wissen – das Modell erkennt das Muster und wendet es an.

In-Context Learning

Few-Shot Learning bei LLMs wird auch “In-Context Learning” genannt:

Das Modell lernt nicht im klassischen Sinne (keine Gewichtsänderung)
Es nutzt die Beispiele als Kontext für die Vorhersage
Die Fähigkeit skaliert mit der Modellgröße

Best Practices

Diverse Beispiele: Verschiedene Fälle abdecken
Konsistentes Format: Alle Beispiele gleich strukturieren
Relevante Beispiele: Ähnlich zur tatsächlichen Aufgabe
Reihenfolge beachten: Die letzten Beispiele haben oft mehr Einfluss

ANALOGIE

Zero-Shot ist wie ein Experte, der eine Aufgabe allein aus der Beschreibung versteht. Few-Shot ist wie ein schneller Lerner, der nach 2-3 Beispielen das Prinzip kapiert und es auf neue Fälle anwenden kann.

WICHTIGSTE PUNKTE

Zero-Shot: Das Modell löst eine Aufgabe ohne jegliche Beispiele, nur mit einer Anweisung

Few-Shot: Das Modell bekommt 2-5 Beispiele im Prompt und generalisiert daraus

Ermöglicht durch große vortrainierte Modelle, die breites Wissen mitbringen

ANWENDUNGSFÄLLE

Textklassifikation ohne Training

Ein LLM klassifiziert Kundenfeedback als positiv/negativ ohne spezifisches Training

Format-Konsistenz

Few-Shot-Beispiele im Prompt stellen sicher, dass Ausgaben ein bestimmtes Format haben

Neue Sprachen

LLMs können in Sprachen arbeiten, für die sie nur wenig Trainingsdaten hatten

HÄUFIGE FRAGEN

Wann nutze ich Few-Shot statt Zero-Shot?

Zero-Shot reicht für einfache, klar beschreibbare Aufgaben. Few-Shot ist besser, wenn du ein bestimmtes Ausgabeformat brauchst, die Aufgabe komplex ist oder Zero-Shot nicht die gewünschte Qualität liefert.

Wie viele Beispiele braucht Few-Shot?

Typisch 2-5 Beispiele. Mehr Beispiele verbessern die Konsistenz, verbrauchen aber Tokens. Die Qualität der Beispiele ist wichtiger als die Anzahl.

Ersetzt Few-Shot Learning das Fine-Tuning?

Für viele Aufgaben ja. Few-Shot ist schneller und flexibler. Fine-Tuning lohnt sich, wenn du konstant hohe Qualität brauchst, Inferenz-Kosten senken willst oder das Modell dauerhaft neues Verhalten lernen soll.

TOOLS & RESSOURCEN

OpenAI API

GPT-Modelle mit starker Zero-Shot und Few-Shot Performance

LangChain

Framework mit Few-Shot Prompt Templates und Beispiel-Selektoren

VERWANDTE BEGRIFFE

LLM Praxis

Prompt Engineering

Die Kunst und Technik, Anweisungen für KI-Sprachmodelle so zu formulieren, dass sie optimale und zielgerichtete Ergebnisse liefern.

LLM Grundlagen

Large Language Model (LLM)

Ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und menschenähnliche Sprache verstehen und generieren kann.

Grundlagen LLM

Self-Supervised Learning

Eine Lernmethode, bei der das Modell sich selbst Trainingsaufgaben aus ungelabelten Daten erstellt – die Grundlage für das Pre-Training moderner LLMs.

LLM Praxis

Fine-Tuning

Das gezielte Nachtrainieren eines vortrainierten KI-Modells auf spezifische Daten oder Aufgaben, um es für einen bestimmten Einsatzzweck zu optimieren.

Grundlagen

Inferenz

Die Anwendung eines trainierten KI-Modells auf neue Daten, um Vorhersagen oder Ausgaben zu generieren – der produktive Einsatz nach dem Training.

Few-Shot / Zero-Shot Learning