Few-shot learning(퓨샷 러닝)은 새 클래스를 클래스당 1~5장 정도의 예시만으로 분류하게 하는 학습법이다. LLM 프롬프트에 예시 몇 개를 넣는 few-shot은 이름만 같고, 모델 가중치를 전혀 바꾸지 않는다.직접 돌려 보니 같은 숫자 5종에서 1장이면 71.8%, 5장이면 88.8%가 나왔다. 아래는 그 실험과, 업무에서 프롬프트 예시를 넣고 빼며 얻은 판단을 함께 정리한 것이다. Few-shot learning이란, LLM few-shot과 무엇이 다른가차이는 가중치를 바꾸느냐다. 퓨샷 러닝은 적은 라벨로 모델이 새 클래스를 배우고, 프롬프트 few-shot은 입력에 예시를 붙여 조건만 건다.동기는 라벨링 비용이다. 희귀 조류처럼 사진을 몇 장밖에 못 모으는 대상은 일반 학습에 쓸 ..
