퓨샷 선택 (Few-shot selection)은 일반적으로 검색된 예시들을 리랭킹 (reranking)하는 것이 항상 성능을 향상시킨다고 가정합니다. 우리는 비용이 많이 드는 리랭킹 단계가 실제로는 성능을 저하시킬 수 있음을 식별함으로써 이러한 관점에 이의를 제기합니다. 대신, 우리는 모델의 불확실성 (uncertainty)을 기반으로 퓨샷 예시를 리랭킹할지 여부를 결정하는 extit{Training-Free Gated Reranking}을 제안합니다. 7개의 NLU 데이터셋과 9개의 MT 도메인-언어 조합을 아우르는 8개의 LLM에 대한 광범위한 실험을 통해, 우리의 접근 방식이 평균 성능을 최대 2% 향상시키는 동시에 계산 비용을 15%-80% 절감함을 입증했습니다. 이러한 결과는 더 높은 계산 비용이 더 나은 성능을 보장하지 않으며, 리랭킹은 불확실성이 높은 인스턴스(instances)를 대상으로 할 때 가장 유익하다는 것을 나타냅니다.