Tu sesión se ha marcado por actividad inusual.
Confirma que eres una persona para continuar.
Darle a un modelo unos pocos ejemplos resueltos dentro del prompt para que pueda deducir el patrón antes de responder.
El prompting few-shot coloca varios ejemplos de entrada y salida en el contexto para que el modelo aprenda la tarea en contexto, sin actualizar ningún peso. Brown et al. (2020) demostraron que esta capacidad surge con la escala y que añadir unos pocos ejemplos suele cerrar buena parte de la brecha con los sistemas ajustados en tareas habituales.
Los ejemplos son más útiles cuando el formato deseado es específico o poco común: justo los casos en los que el zero-shot suele tambalearse.
Fuentes primarias, revisadas por pares y de archivo para esta definición.
Ejecuta el mismo prompt en ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y Perplexity en paralelo, con tus propios archivos como contexto y respuestas que puedes contrastar.
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Envía una misma petición a varios modelos y comprueba qué respuesta aguanta.
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