제로샷/퓨샷 (Zero-shot/Few-shot)

제로샷/퓨샷이란?

제로샷(Zero-shot)과 퓨샷(Few-shot)은 AI에게 작업을 시킬 때 예시를 얼마나 제공하느냐에 따른 방식을 구분하는 개념입니다. 신입 직원에게 업무를 맡기는 상황을 떠올려 보세요. "고객 리뷰를 긍정/부정으로 분류해 줘"라고만 말하면 제로샷이고, "이런 리뷰는 긍정이고, 이런 리뷰는 부정이야"라며 몇 가지 예시를 보여준 뒤 분류를 맡기면 퓨샷입니다.

어떻게 작동하나요?

제로샷(Zero-shot): 어떤 예시도 주지 않고 지시문만으로 작업을 수행합니다. "다음 문장을 영어로 번역해 줘"처럼 명확한 지시만 제공합니다. 대규모 사전학습을 통해 다양한 지식을 갖춘 LLM이기에 가능합니다.

퓨샷(Few-shot): 2~5개 정도의 입출력 예시를 프롬프트에 포함시켜, AI가 패턴을 파악하도록 유도합니다. 별도의 학습 과정 없이 프롬프트만으로 성능을 높이는 기법으로, **인컨텍스트 학습(In-context Learning)**이라고도 불립니다.

왜 중요한가요?

제로샷과 퓨샷은 별도의 데이터 수집이나 모델 학습 없이 AI를 즉시 활용할 수 있게 해줍니다. 이전에는 새로운 작업마다 수천 개의 학습 데이터를 준비해야 했지만, 이제는 프롬프트 설계만으로 다양한 작업을 처리할 수 있습니다. 이것이 프롬프트 엔지니어링이 중요해진 핵심 이유입니다.