예시 없이 지시만으로 모델에게 작업을 시키는 프롬프팅 방식으로, 평소 ChatGPT나 Claude에 질문하는 방식이 대부분 여기에 해당한다. 예시를 고를 수고가 없고 프롬프트가 짧아 비용도 적어서 새 작업은 보통 제로샷으로 먼저 시작하고, 형식이나 말투가 자꾸 어긋날 때 예시를 넣는 퓨샷으로 넘어간다.
| 방식 | 프롬프트에 넣는 것 | 이럴 때 쓴다 |
|---|---|---|
| 제로샷 | 지시문만 | 대부분의 작업을 처음 시도할 때 |
| 퓨샷 | 지시문 + 예시 몇 개 | 형식이나 말투가 자꾸 어긋날 때 |
예시가 없으니 원하는 것을 지시문에 모두 담아야 한다. 맥락을 모르는 동료가 읽고 헷갈려 할 만한 프롬프트라면 모델도 헷갈린다. 고객 문의를 분류한다면 "분류해 줘"로 끝내지 말고 아래 내용을 적어 준다.
| 적을 것 | 예 |
|---|---|
| 카테고리와 정의 | 환불·배송·계정 각각의 뜻 |
| 애매할 때 규칙 | 두 곳에 걸치면 무엇이 우선인지, 안 맞으면 '기타' |
| 출력 형식 | JSON 스키마로 지정하면 편하다 |
| 이유 | 왜 그 규칙인지 쓰면 의도까지 따른다 |
지시가 비어 있으면 모델은 길이를 안 정하면 길게, 형식을 안 정하면 마크다운 목록으로, 기준을 안 주면 무난하게 답한다. 결과가 마음에 안 들면 예시부터 찾지 말고 모델이 무엇을 추측해야 했는지 찾아 지시문에 채운다. 수학처럼 추론이 필요한 문제는 "차근차근 생각해 보자" 한 문장만 붙여도(제로샷 CoT) 정답률이 크게 오른다.
제로샷으로 시작해 평가 세트로 돌려 본 뒤, 무엇이 부족한지에 따라 다음 방법을 고른다.
| 문제 | 다음 단계 |
|---|---|
| 형식·말투가 자꾸 어긋남 | 퓨샷 예시 추가 |
| 모델이 모르는 사내 지식 필요 | RAG로 문서 넣기 |
| 대량 처리에서 같은 실수 반복 | 파인튜닝 검토 |
스스로 길게 생각하는 추론 모델은 예시를 넣으면 오히려 성능이 떨어질 수 있다. DeepSeek-R1도 문제를 직접 설명하고 출력 형식만 정하는 제로샷을 권했다. LLM 밖에서도 Hugging Face의 zero-shot-classification 파이프라인처럼 후보 라벨만 넘겨 분류할 수 있어, 라벨이 자주 바뀌는 태깅 기능을 학습 데이터 없이 만들 때 쓸 만하다.
제로샷은 따로 고르는 기법이라기보다 모든 프롬프트의 출발점이다. 채팅에서 바로 묻는 것부터 API로 대량 분류를 돌리는 것까지, 먼저 지시문만으로 해 보고 부족할 때만 예시나 문서를 더한다.
| 어디서 | 어떻게 쓰나 |
|---|---|
| 채팅 도우미 | 요약·번역·글 다듬기를 예시 없이 바로 요청하고, 길이와 형식만 지시문에 적는다 |
| 업무 자동화 API | 문의 분류·정보 추출을 카테고리 정의와 JSON 출력 형식만 담은 지시문으로 처리한다 |
| 추론 모델 작업 | 수학·코딩 문제를 예시 없이 문제 설명과 출력 형식만 주고 맡긴다 |
| 태깅 기능 | zero-shot-classification에 후보 라벨만 바꿔 넣어 학습 데이터 없이 분류한다 |