지식 · AI
퓨샷 · 제로샷
Few-shot / Zero-shot
한 줄 정의
제로샷은 예시 없이 바로 시키는 것, 퓨샷은 예시를 몇 개 보여주고 시키는 것. 프롬프트로 AI 성능을 끌어올리는 기본기.
제로샷(zero-shot)은 '이 글을 요약해줘'처럼 예시 없이 지시만 하는 방식입니다. 퓨샷(few-shot)은 원하는 형식의 예시를 두세 개 먼저 보여준 뒤 시키는 방식입니다. 예를 들어 '입력→출력' 샘플 몇 개를 주면, AI가 그 패턴을 따라 훨씬 일관되게 답합니다.
원하는 출력 형식이 까다롭거나 결과가 들쭉날쭉할 때, 좋은 예시 몇 개(퓨샷)를 붙이는 것만으로 품질이 크게 오릅니다. 파인튜닝 없이 프롬프트만으로 성능을 높이는 대표 기법이라, 실무자가 바로 활용할 수 있습니다.
실무에서 왜 중요한가
모델을 재학습하지 않고, '예시 몇 개'만으로 원하는 결과를 얻는 가장 쉬운 프롬프트 기술입니다.
유래와 출처
2020년 OpenAI의 GPT-3 논문 「Language Models are Few-Shot Learners」가 대형 언어모델이 예시 몇 개만으로 새 작업을 수행할 수 있음을 보이며 개념을 널리 알렸습니다.
출처 · Brown et al., 「Language Models are Few-Shot Learners」(2020)
사례로 이해하기
예를 들어, 문의를 분류하는 프롬프트를 퓨샷으로 만든다고 해봅시다.
- 제로샷 시도 — '이 문의를 분류해줘'만 하면 기준이 흔들립니다.
- 예시 준비 — '환불 문의→결제, 강사 문의→교육' 같은 샘플 3개를 만듭니다.
- 퓨샷 — 그 예시를 먼저 보여준 뒤 새 문의를 분류시킵니다.
- 일관성 — AI가 예시 패턴을 따라 일관되게 답합니다.
- 확장 — 예시 품질을 높이면 정확도가 더 올라갑니다.
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자주 묻는 질문
보통 2~5개면 충분합니다. 너무 많으면 토큰·비용이 늘고 핵심이 묻힐 수 있습니다.
간단한 형식·소량이면 퓨샷(프롬프트)이 빠르고 저렴합니다. 대량·고정 작업이면 파인튜닝을 검토합니다.