Shot heißt hier so viel wie Versuch oder Beispiel. Bei Zero-Shot bekommt ein Sprachmodell eine Aufgabe, ohne dass ihm vorher gezeigt wird, wie eine gute Lösung aussieht. Google definiert den Zero-Shot-Prompt in seinem Glossar zum maschinellen Lernen als Prompt, der kein Beispiel dafür liefert, wie das Modell antworten soll [1]. Das Modell muss sich auf das stützen, was es im Training gelernt hat, und auf die Anweisung im Prompt.
Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot
Google erklärt den Unterschied mit einer einfachen Aufgabe: die offizielle Währung eines Landes nennen. Im Zero-Shot-Prompt steht nur die Frage und dahinter "India:". Das Modell kann mit Rupie, INR oder dem Währungszeichen antworten, alle drei sind richtig, nur das Format unterscheidet sich [1]. Beim One-Shot-Prompt steht vorher ein Beispiel, etwa "France: EUR". Beim Few-Shot-Prompt sind es mehrere, etwa zusätzlich "United Kingdom: GBP" [1]. An den Beispielen sieht das Modell, in welcher Form die Antwort kommen soll. Few-Shot liefert laut Google in der Regel bessere Ergebnisse als Zero- und One-Shot, braucht aber einen längeren Prompt [1].
Die Einteilung findet sich etwa in der Arbeit "Language Models are Few-Shot Learners" von 2020, in der ein Forschungsteam um Tom B. Brown das Modell GPT-3 vorstellte. Das Modell bekam Aufgaben und Beispiele dort allein als Text, ohne dass es dafür nachtrainiert wurde [2].
Was Google für Prompts empfiehlt
In der Dokumentation der Gemini-API ist Google deutlich. Es empfiehlt, immer Few-Shot-Beispiele in Prompts aufzunehmen, weil Prompts ohne Beispiele wahrscheinlich weniger wirksam sind [3]. Die Beispiele sollen gleich aufgebaut und formatiert sein. Zu viele davon können dazu führen, dass sich das Modell zu eng an die Beispiele anpasst. Die passende Zahl ermittelt man laut Google durch Ausprobieren [3]. Weitere Regeln für gute Eingaben stehen unter Prompt Engineering.
Ein Zero-Shot-Prompt ist trotzdem oft der erste Schritt, weil er schnell geschrieben ist und zeigt, wie weit das Modell ohne Hilfe kommt. Reicht das Ergebnis nicht, ergänzt man Beispiele. Wer zum Beispiel ein Modell bittet, für einen Ratgeber über Dachrinnen eine Meta-Description zu schreiben, bekommt eine brauchbare Antwort in irgendeinem Stil. Gibt er zwei Beschreibungen mit, die schon auf der Website stehen, übernimmt das Modell eher deren Länge und Ton. Ob die Angaben im Ergebnis stimmen, musst du in beiden Fällen selbst prüfen. Warum Modelle Falsches mit großer Sicherheit schreiben können, erklärt der Eintrag Halluzination, was Google zu KI-Texten sagt, die Antwort Ist KI-Content bei Google erlaubt?.
Für die Frage, wie du KI für wiederkehrende Texte deiner Website einsetzt, ohne jedes Mal von vorn zu formulieren, gibt es die gratis Sprechstunde, dort sprechen wir darüber.
- Organisation Machine Learning Glossary: Generative AI (zero-shot, one-shot, few-shot prompting). Google for Developers. Stand 13.04.2026. abgerufen am 31.10.2026
- Studie Language Models are Few-Shot Learners (Tom B. Brown u. a.). arXiv 2005.14165. Stand 22.07.2020 (Fassung 4). abgerufen am 31.10.2026
- Organisation Strategien für Prompt-Design (Gemini API). Google AI for Developers. Stand 13.10.2026. abgerufen am 31.10.2026
Häufige Fragen
Was bedeutet Zero-Shot einfach erklärt?
Du gibst einem Sprachmodell eine Aufgabe, ohne ein Beispiel für die gewünschte Antwort mitzuliefern. Das Modell löst sie allein mit der Anweisung und dem, was es im Training gelernt hat.
Was ist der Unterschied zwischen Zero-Shot und Few-Shot?
Ein Zero-Shot-Prompt enthält kein Beispiel, ein Few-Shot-Prompt mehrere. Few-Shot liefert laut Google meist bessere Ergebnisse, braucht aber einen längeren Prompt.
Wann reicht ein Zero-Shot-Prompt?
Für einfache Aufgaben, bei denen das Format egal ist, oft schon. Google empfiehlt für die Gemini-API trotzdem, immer einige gleich aufgebaute Beispiele mitzugeben.
Kann man zu viele Beispiele geben?
Ja. Laut Google kann sich das Modell dann zu eng an die Beispiele anpassen. Die passende Zahl findet man durch Ausprobieren.
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