Zero-shot, one-shot y few-shot prompting

Qué aprenderás

• Distinguir una instrucción sin ejemplos, con uno y con varios.
• Comparar los tres enfoques sobre el mismo problema.
• Elegir ejemplos representativos sin asumir que más siempre es mejor.

Las tres variantes

• Zero-shot: la instrucción no incluye ejemplos de entrada/salida.
• One-shot: incluye un ejemplo.
• Few-shot: incluye varios ejemplos breves para mostrar el patrón.

Considerá clasificar consultas de una mesa de ayuda en «acceso» o «facturación».

Zero-shot

Clasificá el mensaje como acceso o facturación. Respondé solo con la categoría.
Mensaje: No puedo ingresar después de restablecer mi contraseña.

One-shot

Clasificá el mensaje como acceso o facturación. Respondé solo con la categoría.
Ejemplo: “Me cobraron dos veces” → facturación
Mensaje: No puedo ingresar después de restablecer mi contraseña.

Few-shot

Clasificá el mensaje como acceso o facturación. Respondé solo con la categoría.
Ejemplos:
- “Me cobraron dos veces” → facturación
- “El código de ingreso venció” → acceso
- “No reconozco el cargo de este mes” → facturación
Mensaje: No puedo ingresar después de restablecer mi contraseña.

Los tres piden la misma tarea; cada ejemplo hace más explícita la regla. One-shot ofrece una muestra, few-shot varias; en este caso los ejemplos ayudan a cubrir tipos de mensaje distintos.

Cuándo agregar ejemplos

Un ejemplo puede aclarar un formato particular, un criterio de clasificación, el tono esperado, una transformación de datos o reglas difíciles de describir en prosa. Usá ejemplos correctos, variados y parecidos a los casos reales, incluyendo casos límite cuando importen.

No son siempre superiores. Ocupan espacio de contexto, pueden contener sesgos y enseñar un patrón accidental. Si todos los ejemplos asignan la misma categoría o contradictoriamente usan otra etiqueta, el modelo puede imitar el desequilibrio. Empezá con zero-shot y agregá ejemplos cuando hayas identificado qué ambigüedad resuelven.

Un rol no agrega pericia

«Respondé como tutor paciente para alguien que empieza» define perspectiva y vocabulario. «Sos el experto mundial en soporte» no agrega información ni garantiza conocimientos. Aportá políticas, datos y criterios cuando sean necesarios.

Ejercicio

Armá una clasificación de solicitudes de vacaciones. Primero probá sin ejemplos; si «consulta» y «solicitud» se confunden, añade uno que marque cada diferencia. ¿El nuevo ejemplo hace explícita una regla o solo alarga el prompt?

Autoevaluación

¿Por qué few-shot no es automáticamente mejor que zero-shot? Puede aclarar un patrón, pero consume contexto y un ejemplo sesgado o erróneo puede inducir resultados no deseados. Se elige según la tarea y se evalúa.

Fuentes

• SitioDeRubros, Zero-shot, few-shot y role prompting — guía canónica ampliada; consulta: 2026-10-03.
• Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners — estudio primario sobre aprendizaje en contexto; consulta: 2026-10-03.
• OpenAI, Prompt engineering: Few-shot learning — ejemplos de entrada/salida en una instrucción; consulta: 2026-10-03.

Seguir aprendiendo

• Unidad 9: dar una estructura explícita a mensajes y datos.
• Unidad 10: iterar con cambios justificados por evidencia.