Руководства по промптам
Few-shot промптинг: как давать модели примеры
Как использовать один или несколько примеров в промпте, чтобы показать модели нужный шаблон, а не только описать его, — с рекомендациями о том, сколько примеров помогает и когда достаточно zero-shot.
Все руководства по промптам · Дата последней проверки:
Что означают «few-shot» и «zero-shot»
Zero-shot промпт запрашивает результат без единого примера; one-shot промпт включает ровно один; few-shot промпт включает несколько. Эти термины описывают, сколько примеров содержится в промпте, а не утверждение о точности — хорошо написанный zero-shot промпт может превзойти неудачно подобранный few-shot, поскольку примеры помогают, только если они действительно отражают то, что вам нужно.
Когда примеры помогают больше, чем более длинное описание
Примеры оправдывают себя, когда у задачи есть формат, тон или шаблон, который действительно проще продемонстрировать, чем описать, — разметка данных по категориям, которые трудно определить словами, воспроизведение конкретного авторского голоса или следование шаблону с особенностями, которые обычное описание упустит. Для задачи, которая уже однозначна из короткой инструкции, пример добавляет длину, но не добавляет информации.
Что делает пример полезным, а не просто присутствующим
Пример хорош ровно настолько, насколько он репрезентативен для реальной задачи, — лёгкий или нетипичный пример может научить неправильному шаблону. Пара удачно подобранных примеров, охватывающих диапазон реально ожидаемых случаев, включая пограничный случай, если он вероятен, обычно работает лучше, чем несколько примеров, похожих друг на друга. Если ваши примеры расходятся по тону или формату, ожидайте, что модель смешает их, а не выберет тот, который вы имели в виду.
Частые вопросы
- Сколько примеров должен включать few-shot промпт?
- Фиксированного числа нет — достаточно, чтобы охватить ожидаемый диапазон случаев, часто от двух до пяти, и больше только если задача действительно варьируется сильнее. Добавление примеров, которые все выглядят одинаково, редко помогает после первого-второго.
- Всегда ли few-shot промптинг лучше zero-shot?
- Нет. Это не публикуется как гарантированный прирост точности, и эта страница не станет так утверждать — ясный zero-shot промпт для чётко определённой задачи может справиться не хуже, а примеры в основном помогают, когда задачу проще показать, чем описать.
- Можно ли сочетать few-shot примеры с пошаговой инструкцией?
- Да — они решают разные задачи. Примеры показывают нужный шаблон или формат; запрос пошаговых рассуждений меняет то, как модель движется к ответу. См. chain-of-thought промптинг, ссылка ниже, о второй технике.
Потренируйтесь на реальном разговоре
Few-shot промпт работает одинаково с любой моделью, на которую маршрутизирует ClawAI, — примеры находятся в вашем промпте, а не в настройке, поэтому они сохраняются в разговоре независимо от того, какой провайдер отвечает.