One-shot 4장 카드뉴스

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, LLM에 정답 예시를 단 하나만 보여주고 같은 형식·말투를 그대로 따라 새 답을 만들어 내도록 시키는 프롬프트 기법입니다.

교수님이 시험 직전에 "예시 답안 딱 하나 보여줄게" 하고 모범 풀이 한 장을 펴 보이면, 처음 보는 문제도 어떤 형식·길이·말투로 써야 할지 한 번에 잡히잖아요. One-shot도 똑같이 LLM에 "이런 입력엔 이런 출력" 짝을 정확히 한 건만 끼워 보여주면 모델이 그 한 건의 패턴을 따라 같은 형식으로 답을 만듭니다. 인턴이 첫 보고서를 쓸 때 선배 보고서 한 부를 옆에 놓고 따라 쓰는 것과 같은 원리예요. 가장 가벼운 예시 한 건만 붙이면 되니 토큰을 아끼면서도 형식이 흔들리는 케이스를 잡을 수 있는 첫 단추로 자주 씁니다.

**케이스 1: OpenAI GPT-3 — TriviaQA에서 예시 한 건만 추가** OpenAI는 GPT-3 논문에서 같은 175B 모델·같은 파라미터를 그대로 두고 zero-shot·one-shot·few-shot 셋의 점수를 모두 측정했습니다.[1] 폐쇄형 QA 벤치마크 TriviaQA에서 zero-shot 정답률 64.3%였던 모델이 정답 사례 한 건만 프롬프트에 끼우자 68.0%로