Few-shot промптинг

term_id: few_shot_prompting

Category: application_paradigms

Definition

Этот метод использует возможности контекстного обучения больших языковых моделей, предоставляя несколько иллюстративных примеров прямо в промпте. В отличие от дообучения (fine-tuning), которое требует обновления весов модели, few-shot промптинг позволяет адаптировать поведение модели «на лету» без дополнительных затрат на тренировку, просто демонстрируя желаемый формат ответа или логику рассуждений.

Summary

Few-shot промптинг — это техника, при которой большим языковым моделям предоставляется небольшое количество примеров ввода и вывода непосредственно в запросе для направления их поведения.

Key Concepts

  • Контекстное обучение
  • Инженерия промптов
  • Руководство на основе примеров
  • Сравнение с zero-shot

Use Cases

  • Форматирование анализа тональности
  • Адаптация стиля кода
  • Извлечение структурированных данных

Code Example

1
2
3
4
5
6

response = llm.generate(
    prompt="Translate English to French:\n"
           "Hello -> Bonjour\n"
           "World -> Monde\n"
           "Cat -> ?"
)

Related