Während im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Zero-Shot-Learning</hi> nur eine einfache Anfrage an das LLM gesendet wird, werden beim <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Few-Shot-Learning</hi> Beispiele formuliert, an denen sich die Ausgabe (die Completion) des LLMs orientieren soll, um das Ergebnis zu optimieren. Das ist etwa bei inhaltsextrahierenden Verfahren wie der Named Entity Recognition hilfreich, um die Kategorien (wie Person, Ort, Organisation) zu definieren oder durch die Übergabe von Goldstandards (die man als große Sammlung von Beispielen begreifen kann) das Modell zu verfeinern (Finetuning).