Few-shot — формат взаимодействия, в котором модель получает несколько примеров и использует их как образец для дальнейших ответов. Это помогает ей лучше понимать задачу и следовать нужной логике.
Короткое определение
Few-shot — это режим, в котором модель получает 2–10 примеров решения и строит ответ, ориентируясь на них.
Подробное объяснение
В больших языковых моделях примеры играют роль «мини-обучения в реальном времени». Пользователь показывает формат, стиль, структуру, а модель достраивает ответ по аналогии — применяя reasoning и общие знания.
Few-shot — мощный инструмент, когда задача требует специфического формата. Например: «Вот два примера резюмирования; сделай третье», «Вот структура анализа; повтори её для этого документа».
Примеры помогают избавиться от двусмысленности, а также задают строгий стиль: юридический, технический, новостной, научный, игровой.
В переводе few-shot часто улучшает стиль и тональность. В генерации кода — помогает соблюдать структуру и формат. В аналитике — доносит модель до нужного типа рассуждений.
Модели используют примеры как часть контекста: они превращаются в дополнительные токены, которые направляют генерацию. Поэтому важны порядок, чёткость и логичность примеров.
Few-shot широко применяется в GPT, Claude, GigaChat и YandexGPT, особенно при создании внутренних корпоративных шаблонов и промптов.
Примеры использования
- Показ нескольких образцов структуры отчёта.
- Примеры разметки текста для классификации.
- Форматирование объяснения кода по образцу.
- Стиль брендированных новостных текстов.
- Образцы диалогов для обучения ассистента.
- Задачи с несколькими правильными решениями.
Связанные термины
- Zero-shot
- Prompt Engineering
- Chain of Thought
- LLM