제로샷과 퓨샷은 모델에 과제 예시를 제공하는 방식의 차이입니다. 제로샷은 시범 예시 없이 지시만 주고, 퓨샷은 입력·출력 예시를 프롬프트에 함께 제공합니다.
제로샷·원샷·퓨샷의 차이
| 방식 | 프롬프트 구성 | 주의점 |
|---|---|---|
| 제로샷 | 지시와 입력만 제공 | 모델·과제에 따라 충분할 수도 있고 부족할 수도 있음 |
| 원샷 | 예시 1개 제공 | 한 예시의 편향이 크게 반영될 수 있음 |
| 퓨샷 | 복수의 예시 제공 | 예시 선택·순서·형식과 문맥 길이에 영향을 받음 |
퓨샷을 반드시 1~10개로 정의하거나 10개를 넘으면 파인튜닝해야 한다는 공통 기준은 없습니다. GPT-3 원 논문은 과제와 문맥창에 따라 보통 10~100개의 예시를 사용했습니다.
정확도는 과제별 평가로 판단합니다
제로샷과 퓨샷을 선택하는 보편적인 정확도 기준은 없습니다. 같은 모델이라도 과제와 데이터셋에 따라 제로샷·원샷·퓨샷 결과가 달라지고, 예시의 순서와 표현만으로 성능이 크게 변할 수 있습니다.
따라서 ‘퓨샷이 항상 제로샷보다 정확하다’고 단정하지 않습니다. 일부 과제에서는 지시가 잘 설계된 제로샷이 부적절한 퓨샷 예시보다 나을 수 있습니다.
실무 선택 순서
- 대표 평가셋과 합격 기준을 먼저 만듭니다.
- 제로샷을 기준선으로 측정합니다.
- 오류 유형을 분석해 필요한 경우 서로 다른 고품질 예시를 추가합니다.
- 예시 개수·순서·형식을 바꿔 반복 평가합니다.
- 프롬프트 비용·지연·문맥 길이까지 비교한 뒤 파인튜닝이나 검색 결합을 검토합니다.
퓨샷 프롬프트와 파인튜닝은 다릅니다
퓨샷 프롬프트는 요청 문맥 안에 시범 예시를 넣는 방식이며 모델 가중치를 바꾸지 않습니다. 파인튜닝은 별도의 학습 데이터로 모델 가중치를 조정합니다. 몇 개의 예시부터 파인튜닝이 유리한지는 반복량, 품질 목표, 비용과 모델 지원조건에 따라 결정합니다.
공식 출처
이 글은 2026년 9월 1일 기준으로 공식 문서와 원문 자료를 확인해 수정했습니다. 제도·요금·서비스 상태는 바뀔 수 있으므로 실제 이용 전 연결된 공식 페이지를 다시 확인하세요.