Few-shot: aprender pelo exemplo

Mostrar em vez de descrever

A Sofia passa vinte minutos a descrever o tom da sua marca: «dinâmico mas não agressivo, acessível mas credível, caloroso mas profissional»... O resultado nunca se parece com o que ela imagina. É normal: estes adjetivos são subjetivos, e o modelo tem deles uma interpretação mediana que não é a dela.

A solução cabe num princípio: mostra, não descrevas. Em vez de explicar um estilo, dá 2-3 pares entrada → saída que o ilustrem. O modelo é uma máquina de identificar e prolongar padrões: exemplos concretos transmitem-lhe o formato, o tom, o nível de detalhe e as escolhas implícitas muito melhor do que qualquer instrução abstrata. É o que se chama few-shot prompting: «few shots» = alguns exemplos.

Transforma funcionalidades em benefícios. Exemplos:
Função: «bateria de 5000 mAh» → Benefício: «2 dias sem recarregar»
Função: «encriptação de ponta a ponta» → Benefício: «ninguém lê as tuas mensagens, nem mesmo nós»
Agora: «processador de 8 núcleos» →

Repara no que os exemplos transmitem sem que esteja escrito em lado nenhum: o comprimento alvo (curto), o registo (falado, concreto), a estrutura (resultado para o utilizador, não proeza técnica), e até o truque do «nem mesmo nós» que dá o tom. Descrever tudo isto teria ocupado um parágrafo — e teria funcionado pior.

Zero-shot, one-shot, few-shot: três regimes

O vocabulário é simples. Zero-shot: pedes sem nenhum exemplo — é o regime por omissão, suficiente para as tarefas correntes que o modelo conhece bem. One-shot: um único exemplo, útil para ancorar um formato simples. Few-shot: 2 a 5 exemplos, o regime de eleição assim que o formato ou o tom é específico ao teu uso.

O few-shot tem um custo: os teus exemplos consomem espaço na janela de contexto e tempo de escrita. A boa prática é, portanto, progressiva: começa em zero-shot; se a saída está correta, não vale a pena fazer mais. Se o formato ou o tom derivam, acrescenta exemplos. É uma escalada, não um reflexo sistemático.

Quantos exemplos? A regra do 2 a 5

2 a 5 exemplos chegam na imensa maioria dos casos. Abaixo de 2, o modelo não consegue distinguir o padrão do acidente (esta saída é curta porque É PRECISO ser curto, ou por acaso?). Acima de 5, os ganhos tornam-se marginais: consomes contexto e tempo sem melhoria mensurável.

Mais importante do que o número: a diversidade. Escolhe exemplos que cubram os casos diferentes que a tarefa encontrará — um caso fácil, um caso retorcido, um caso limite — em vez de cinco variações do mesmo caso confortável. Se a Sofia só mostra funcionalidades técnicas de smartphone, o modelo vai patinar em «garantia de 2 anos». Um exemplo não técnico no lote resolve o problema de antemão.

Pensa também na ordem: o modelo dá um pouco mais de peso aos últimos exemplos. Coloca em último o que mais se parece com as entradas que vais tratar. E mantém um formato estritamente idêntico de um exemplo para outro: mesmo separador, mesma pontuação, mesma capitalização.

A coerência do padrão: o teu contrato implícito

Os teus exemplos formam um contrato implícito: tudo o que é constante nos teus exemplos será interpretado como uma regra; tudo o que varia será interpretado como livre. Se dois dos teus exemplos terminam com um ponto e o terceiro não, envias um sinal contraditório — e a saída será incoerente por sua vez.

É a causa número um dos few-shot que falham: não são exemplos a menos, mas exemplos que se contradizem num detalhe que não reparaste. Antes de acusar o modelo, relê os teus exemplos como um revisor: comprimentos comparáveis? estrutura idêntica? tom homogéneo? mesma pessoa gramatical? O diabo está nestes detalhes.

flowchart LR
  E1["Exemplo 1: entrada → saída"] --> P["Padrão identificado: formato, tom, comprimento"]
  E2["Exemplo 2: entrada → saída"] --> P
  E3["Exemplo 3: caso limite → saída"] --> P
  P --> N["Nova entrada"]
  N --> S["Saída que segue o padrão"]
  E2 -.->|"Exemplo incoerente"| X["Padrão baralhado → saída imprevisível"]

Antes/depois: o tom de marca da Sofia

Versão descritiva (a que falha):

Reescreve esta descrição de produto com um tom dinâmico mas não agressivo, acessível mas credível: «O nosso software otimiza a gestão dos horários das vossas equipas.»

O resultado cai sistematicamente no marketing genérico: «Impulsione as suas equipas com uma solução inovadora...». Versão few-shot (a que funciona):

Reescreve descrições de produto no nosso tom de marca. Exemplos:

Antes: «O nosso módulo de RH automatiza o acompanhamento das férias.»
Depois: «Pedidos de férias? Validados em 30 segundos, sem folhas de cálculo, sem emails perdidos.»

Antes: «O nosso painel de controlo centraliza os vossos indicadores.»
Depois: «Todos os teus números no mesmo sítio. Abres, sabes, decides.»

Agora:
Antes: «O nosso software otimiza a gestão dos horários das vossas equipas.»
Depois:

Porque é que funciona: os exemplos mostram as frases curtas, o ritmo ternário, o tratamento direto do leitor, o benefício concreto quantificado — tudo o que «dinâmico mas não agressivo» falhava em transmitir. A Sofia nunca mais descreveu o seu tom: mostra-o.

Quando o few-shot brilha (e quando falha)

O few-shot é excelente nas tarefas com formato preciso e repetitivo: reformular descrições de produto, classificar mensagens em categorias, extrair informações num modelo fixo, gerar variantes homogéneas, imitar um tom de marca. Onde quer que possas dizer «faz assim», ele bate a instrução abstrata.

É, em contrapartida, pouco útil, ou mesmo contraproducente, noutros lados. Nas tarefas de raciocínio complexo, exemplos de respostas finais não ensinam nada sobre o caminho para lá chegar (veremos melhor no capítulo 3). Nas tarefas criativas abertas, demasiados exemplos fecham o modelo nos teus casos e empobrecem a variedade. E nas tarefas que o modelo já domina perfeitamente, é esforço desperdiçado.