Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot & Andere Strategieën voor Optimaal AI-resultaat
In mijn vorige blogpost bespraken we hoe je een effectieve prompt schrijft om de best mogelijke output te krijgen van AI-modellen. Deze keer gaan we een stap verder en duiken we in de wereld van zero-shot, one-shot en few-shot prompting — verschillende methoden om AI-systemen nog gerichter aan te sturen. We bekijken hoe deze strategieën werken, wat de verschillen zijn en geven praktijkvoorbeelden om de kracht van elke aanpak te illustreren.
1. Waarom bestaan er verschillende prompting-methoden?
Grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-4 kunnen op allerlei manieren getraind zijn en gaan verschillend om met instructies. In essentie heeft elk model een “grondtraining” gehad met gigantische hoeveelheden tekst. De manier waarop je een prompt vormgeeft, bepaalt hoe het model die grondkennis inzet:
1. Zero-shot prompting: Geen voorbeelden, puur een vraag of instructie.
2. One-shot prompting: Je geeft één voorbeeld voordat je de eigenlijke vraag stelt.
3. Few-shot prompting: Je geeft meerdere voorbeelden van input en gewenste output, zodat het model ‘voelt’ wat jij precies wil.
Hiermee kun je de context en verwachtingen voor het AI-model enorm aanscherpen.
2. Zero-Shot Prompting
Wat is het?
Bij zero-shot prompting geef je het model enkel een opdracht of vraag, zonder aanvullende voorbeelden. Dit is de meest directe en eenvoudige vorm van prompting.
Wanneer gebruik je het?
• Algemene vragen waarbij je niet per se voorbeeldantwoorden hoeft te geven.
• Snelle informatie of feitelijke kennis opvragen (bijv. “Geef me de hoofdstad van Canada”).
• Simpel creatief gebruik (bijv. “Schrijf een kort gedicht over de herfst”).
Voorbeeld
Prompt: “Schrijf een korte e-mail (in het Engels) aan een nieuwe klant waarin je onze software introduceert en een gratis proefperiode aanbiedt.”
Het model zal dan, zonder voorbeelden, een Engelstalige mail genereren. Dit werkt prima bij standaardtaken, maar kan minder nauwkeurig zijn als je een heel specifiek of gelaagd resultaat verwacht.
3. One-Shot Prompting
Wat is het?
Bij one-shot prompting geef je eerst één voorbeeld van hoe een vraag beantwoord kan worden (of hoe een taak moet worden uitgevoerd). Vervolgens stel je je eigen vraag of opdracht.
Wanneer gebruik je het?
• Speciale format-vereisten: Je wil bijvoorbeeld dat AI een bepaalde structuur in het antwoord hanteert.
• Specifieke toon of stijl: Eén voorbeeld kan de AI al veel duidelijkheid geven over de gewenste schrijfstijl.
• Verfijning: Als zero-shot te algemene antwoorden oplevert, kan je met één voorbeeld snel sturen.
Voorbeeld
1. Voorbeeldantwoord:
“Dit is een voorbeeld van hoe ik een informele, vlotte LinkedIn-post zou schrijven voor een jong marketingbureau:
Hey allemaal! Wij zijn op zoek naar creatieve geesten die ons team willen versterken. Ben jij klaar voor een nieuwe uitdaging? Laat van je horen!”
2. Eigenlijke opdracht:
“Schrijf nu een soortgelijke LinkedIn-post, maar dan gericht op developers in de fintech-sector. Houd dezelfde informele, energieke toon aan.”
De AI ziet eerst een illustratie van de toon, de stijl en de lengte. Daarna weet het model beter hoe het jouw nieuwe boodschap moet formuleren.
4. Few-Shot Prompting
Wat is het?
Few-shot prompting betekent dat je meerdere (twee of meer) voorbeeld-paren geeft van input en de gewenste output. Op die manier train (of ‘primet’) je het model ter plekke met relevante mini-voorbeelden.
Wanneer gebruik je het?
• Complexe taken die een specifiek format vereisen (bijv. parseren van data, samenvatten van teksten, etc.).
• Creatieve output met meerdere mogelijke invullingen, waarbij je wilt laten zien hoe je het precies wilt.
• Gestructureerde informatie: Denk aan een conversie van tekst naar JSON of CSV-formaat.
Voorbeeld
Prompt:
“Ik ben bezig met productreviews. Hieronder geef ik eerst twee voorbeeldreviews met mijn gewenste samenvatting. Daarna wil ik dat je een derde review op dezelfde manier samenvat.
Review 1:
‘Geweldige batterijduur, maar het scherm is soms wat donker. Al met al erg tevreden!’
Samenvatting: Positief, vooral door de sterke batterij. Klein minpunt is de schermhelderheid.
Review 2:
‘Ik houd van het design, maar de prijs is echt aan de hoge kant voor wat je krijgt.’
Samenvatting: Positief over design, negatief over de prijs-kwaliteitverhouding.
Review 3:
‘Ik ben echt fan van de camera. De software heeft echter een paar bugs, hopelijk snel opgelost. Al met al een prima telefoon.’
Samenvatting: ??? (Vul dit in in dezelfde stijl).”
De AI begrijpt nu het gewenste format en de stijl van samenvatting — veel beter dan wanneer je alleen “Vat deze review samen” had gezegd.
5. Chain-of-Thought Prompting
Wat is het?
Een aanvullende techniek die vaak gecombineerd wordt met few-shot prompting, is chain-of-thought prompting. Hierin moedig je het model aan om stapsgewijs te redeneren. In plaats van direct naar een antwoord te springen, geef je instructies om het denkproces uit te schrijven.
Waarom is dit nuttig?
• Uitgebreide (logische) toelichting: Bij complexe vragen kan het model zelf zijn tussenstappen formuleren, waardoor je inzicht krijgt in hoe het tot een bepaalde conclusie komt.
• Minder kans op fouten: Stap-voor-stap redenering verkleint de kans op “jumping to conclusions.”
Voorbeeld
Prompt:
“Los de volgende breuk op en geef bij elke stap uitleg over hoe je tot de oplossing komt (chain-of-thought).
Probleem: 3/4 + 1/2.
Beantwoord eerst de tussenstappen en eindig met een conclusie.”
De AI zal dan stap voor stap uitleggen hoe je een gemeenschappelijke noemer vindt en het resultaat berekent, in plaats van alleen “1 1/4” te geven.
6. Voordelen en Uitdagingen
Voordelen
• Nauwkeurigheid: Hoe specifieker en illustratiever je prompt, hoe beter de AI begrijpt wat je wil.
• Context: Door voorbeelden te geven, creëer je context die de AI normaal niet heeft.
• Vertrouwen opbouwen: Wanneer AI regelmatig goede resultaten geeft, verhoog je het vertrouwen in het model bij je team of klanten.
Uitdagingen
• Tijdsintensief: Few-shot prompts maken kost meer tijd dan een simpele vraag stellen.
• Risico op bias: De voorbeelden die je selecteert, sturen het model in een bepaalde richting. Zorg dat je representatieve voorbeelden kiest.
• Modelgrootte en kosten: Het verwerken van uitgebreide prompts of chain-of-thought reasoning kan intensiever zijn en daardoor meer (cloud)kosten met zich meebrengen.
7. Hoe kies je de juiste prompting-methode?
1. Simpel & Algemeen? Ga voor zero-shot.
2. Licht Complex? Overweeg one-shot om het model een voorbeeld te geven van de verwachte stijl of inhoud.
3. Zeer Complex? Gebruik few-shot en eventueel chain-of-thought prompts om stap voor stap en met voorbeelden te sturen.
4. Check Output & Itereer: Test, evalueer en pas je prompt eventueel aan. Prompting is een dynamisch proces; wat vandaag werkt, wil je morgen misschien weer verfijnen.
8. Conclusie
Prompting is méér dan alleen “een vraag stellen aan ChatGPT.” Met de juiste strategie — of het nu zero-shot, one-shot of few-shot is — kun je AI veel gerichter, consistenter en kwalitatief beter laten presteren. Door bovendien chain-of-thought toe te voegen, kun je complexe problemen in stukjes hakken en het model aanmoedigen tot een gestructureerde aanpak.
Belangrijkste les: Wees niet bang om te experimenteren. Schrijf een prompt, beoordeel het resultaat en verbeter waar nodig. Naarmate je meer voorbeelden geeft en duidelijker instructies formuleert, zul je merken dat AI daadwerkelijk als een ‘partner’ kan fungeren, in plaats van slechts als een generieke vraag-en-antwoordmachine.
Heb je vragen of wil je in jouw organisatie aan de slag met advanced prompting? Neem gerust contact met me op — ik help je graag verder om AI op een slimme, effectieve manier in te zetten!