Привет всем, это пятая статья для тех, кто увлекается изучением взаимодействия с ИИ. Я изучаю этот вопрос самостоятельно и мне кажется, что вам тоже это может быть интересно.
Современные языковые модели, такие как GPT-4o, o3 и o1, могут выполнять задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Однако их точность зависит от того, как мы формулируем запрос. В этой статье мы рассмотрим два метода взаимодействия с моделями: Zero-shot prompting (без примеров) и Few-shot prompting (с примерами).
Представьте, что вам нужно объяснить ребенку новое слово. Можно просто назвать его и надеяться, что он догадается о значении (Zero-shot), а можно дать несколько примеров использования в предложениях (Few-shot). Языковые модели работают по такому же принципу.
Zero-shot Prompting: Запрос без примеров
Zero-shot prompting — это метод, при котором модель получает задание без предварительных примеров и должна ответить, основываясь на знаниях, накопленных во время обучения.
Пример:
Когда Zero-shot может не сработать?
- Если задача сложная и требует дополнительных знаний.
- Если модель не обучена на нужной информации.
- Если формулировка запроса нечеткая.
Как улучшить результаты?
Если Zero-shot prompting не дает точного ответа, можно попробовать Few-shot prompting и добавить несколько примеров в запрос.
Few-shot Prompting: Запрос с примерами
Few-shot prompting — это метод, при котором мы предоставляем модели несколько примеров, чтобы помочь ей лучше понять задание и выдать более точный ответ.
Пример 1:
Пример 2:
Когда использовать Few-shot?
- Когда Zero-shot prompting не дает точного результата.
- Когда задача требует контекста или сложной логики.
- Когда важно, чтобы ответы модели были последовательными и точными.
Преимущества и ограничения
Преимущества Zero-shot
✅ Быстрое получение ответа без необходимости подготавливать примеры.
✅ Подходит для простых задач и запросов, где контекст очевиден.
✅ Позволяет работать с моделями без дополнительных затрат времени на примеры.
Ограничения Zero-shot
❌ Может давать неточные или некорректные ответы при сложных задачах.
❌ Зависит от качества и четкости формулировки запроса.
Преимущества Few-shot
✅ Улучшает точность модели за счет предоставления примеров.
✅ Позволяет задавать сложные задачи.
✅ Делает ответы модели более последовательными и надежными.
Ограничения Few-shot
❌ Требует подбора подходящих примеров.
❌ Может занимать больше места в запросе, особенно в ограниченной среде.
Дополнительные подходы к Zero-shot prompting
Prompt Pre-fixing (Предварительное задание контекста)
Этот метод заключается в добавлении к запросу дополнительных инструкций или контекста, чтобы улучшить точность ответа модели.
Например, можно задать формат ответа:
Ответ не должен превышать 100 символов. Официальный стиль.
Role-Based Prompting (Задание роли)
На моем канале есть отдельная статья, посвященная этому методу, где я подробно разбираю его особенности.
По моему мнению, на практике Role-Based Prompting не особо влияет на точность ответов модели. Он может немного изменить стиль речи, но сам контекст при этом не меняется. Более того, такой подход может запутать ИИ, и в результате можно получить менее точный ответ.
Применение ролевого подхода позволяет модели придерживаться заданного стиля ответов. Например:
Ты — профессиональный историк. Объясни значение французской революции простым языком.
Chain-of-Thought Prompting (Цепочка рассуждений)
При этом методе модель поэтапно объясняет ход своих рассуждений перед ответом, что особенно полезно в задачах, требующих логики и аргументации.
Пример:
Подведем итоги
✅ Zero-shot подходит для простых задач.
✅ Few-shot помогает, если модели нужны примеры для лучшего понимания.
✅ Дополнительные методы, такие как Prompt Pre-fixing или Chain-of-Thought, могут улучшить качество ответов.
Когда ответы модели неточны, попробуйте добавить несколько примеров — это может значительно улучшить результат!
Спасибо, что дочитали до конца! Не забудьте поставить лайк и подписаться на канал!