Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought Я зерокодер

March 25, 2025

Этот метод позволяет моделям AI решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Рассмотрим, что представляет собой Zero-Shot Prompting, как он работает и какие преимущества он может предоставить. Несмотря на то, что нейросеть способна генерировать результат без примеров, и делает это весьма эффективно, в случае с более сложными промтами она может испытывать трудности. В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы. Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления. Также важно учитывать, что языковые модели могут унаследовать предвзятости из данных, на которых они обучались, что может влиять на качество и объективность ответов. AUSLANDER.EXPERT Когда Zero-Shot промптинг не работает, рекомендуется предоставить примеры в запросе, что приводит к few-shot промптингу.

Что нужно знать о промте

Промт может быть в формате вопроса, фразы, предложения — чего угодно. Иногда приходится перебрать несколько вариантов, чтобы добиться от нейросети нужного результата. И совсем не факт, что если вы будете спрашивать одно и то же у разных нейросетей, ответ получится одинаковым. Расширить возможности промтинга Zero-shot можно с помощью настройки инструкций — дообучения https://ai100.stanford.edu моделей на наборах данных, описанных через инструкции. Большие языковые модели (LLM), такие как YandexGPT, настроены на выполнение инструкций и обучены на больших объемах данных. Масштабное обучение дает использовать модели в режиме Zero-shot, который предполагает, что имеющих у модели данных достаточно для решения определенных задач. Рассмотрим простой пример классификации текста с помощью техники Zero-shot. В этом промте мы не предоставили модели никаких примеров текста с классификациями, но модель уже понимает, что такое «настроение».

Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought

“Zero-shot prompting” переводится на русский как “Промптинг без примеров или дословно нулевой выстрел”. Он может использоваться для создания интерактивных учебных материалов, автоматического оценивания заданий и предоставления помощи студентам.

Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы.
Рассмотрим простой пример классификации текста с помощью техники Zero-shot.
Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил.
Большие языковые модели (LLMs), такие как GPT-3, настроены на следование инструкциям и обучаются на больших объемах данных, поэтому они способны выполнять некоторые задачи промптинга без примеров.

Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought

Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании.