Few Shot Промптинг

Few Shot Промптинг — это техника в области искусственного интеллекта, позволяющая модели выполнять задачи, используя всего несколько примеров, предоставленных в самом запросе (промпте). В отличие от традиционного обучения, где требуется большой объем размеченных данных, Few Shot позволяет быстро адаптировать модель под конкретную задачу, не прибегая к долгому переобучению. Это особенно важно, когда данных мало или нужно оперативно получать качественные результаты.
Эта техника широко применяется для генерации текстов, классификации, обработки естественного языка и других задач, где необходима быстрая настройка модели под новые требования. Использование Few Shot помогает улучшить понимание моделью контекста и повысить точность выдаваемых ответов.
В этом уроке вы узнаете, как строить эффективные Few Shot промпты, подбирать релевантные примеры и настраивать их для различных реальных задач. Вы освоите практические приёмы, которые позволят сразу использовать эту методику для повышения качества AI-приложений, например, в чат-ботах, системах поддержки или анализе текстов.

В этом базовом примере Few Shot Промптинга мы сначала задаём роль модели — «помощник», который выполняет задачу перевода температур. Далее идут два чётких примера, показывающих входные данные и ожидаемый выход. Модель понимает формат и закономерность преобразования.
После этого даётся новый вход — 25°C, для которого требуется сгенерировать ответ, применяя ранее показанный паттерн. Такой подход подходит для задач с чёткими правилами или шаблонами, например, для конвертации единиц, простых вычислений или классификации.
Вы можете усложнить задачу, добавляя больше примеров или разнообразя их, чтобы повысить надёжность модели и гибкость в новых сценариях.

Этот практический пример демонстрирует использование Few Shot Промптинга в реальной профессиональной задаче — поддержке клиентов. Мы задаём модели роль эксперта поддержки, задавая тон вежливости и профессионализма.
Три приведённых примера демонстрируют разнообразные запросы клиентов и соответствующие ответы, что помогает модели понять формат и стиль коммуникации. Новый запрос клиента требует от модели сформулировать адекватный и информативный ответ, используя изученный паттерн.
Такой подход часто используется в чат-ботах и системах автоматизированной поддержки для повышения качества и скорости ответов. Вы можете расширять примеры или изменять стиль, чтобы адаптировать систему под конкретный бизнес.

Лучшие практики и распространённые ошибки
Лучшие практики:

1. Используйте чёткие, репрезентативные примеры, отражающие ключевые случаи задачи.
2. Соблюдайте единообразие формата всех примеров для лёгкого восприятия моделью.
3. Оптимально от 2 до 5 примеров — это баланс между информативностью и ограничением длины промпта.

4. Чётко указывайте роль модели и ожидаемое поведение.
   Распространённые ошибки:

5. Неоднозначные или плохо структурированные примеры.

6. Смешение разных стилей и форматов в одном промпте.
7. Слишком много примеров, перегружающих модель.
8. Отсутствие чёткого задания роли модели.
   Советы по устранению проблем:

• Упростите и уточните примеры, если ответы модели некачественные.
• Экспериментируйте с количеством и разнообразием примеров.
• Разделяйте примеры и инструкции явными разделителями.
• Регулярно корректируйте промпт на основе результатов.
  Постоянная итерация помогает добиться лучших результатов.

Продвинутые техники и дальнейшие шаги
Few Shot Промптинг можно сочетать с методами Chain-of-Thought, где модель последовательно рассуждает, что повышает качество при решении сложных задач. Также он хорошо работает вместе с zero-shot prompting и fine-tuning для более глубокой адаптации.
Растёт интерес к мульти-модальным промптам, объединяющим текст и изображения, расширяя возможности AI. В будущем полезно изучить оптимизацию промптов, интерактивные методы и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF).
Практика и постоянное тестирование — ключ к успешному освоению и применению Few Shot Промптинга в разных сферах.