Оглавление

Обучение с малым количеством примеров (Few-Shot Prompting) — это мощная техника взаимодействия с языковыми моделями, которая позволяет достигать высоких результатов без необходимости тонкой настройки модели.

Суть метода заключается в предоставлении модели нескольких демонстрационных примеров выполнения задачи непосредственно в промпте, что помогает ей понять контекст и ожидаемый формат ответа[1].

Основные принципы метода

Техника основана на способности современных языковых моделей к обобщению на основе ограниченного количества примеров. В отличие от обучения с нуля или полного обучения с учителем, здесь модель не изменяет свои внутренние параметры — вместо этого она использует предоставленные примеры как шаблон для генерации ответов[2].

Ключевые характеристики эффективного обучения с малым количеством примеров:

  • Релевантность примеров — демонстрации должны точно отражать желаемый тип задачи
  • Разнообразие — примеры должны охватывать различные аспекты и вариации задачи
  • Ясность — каждый пример должен быть понятным и однозначным
  • Структурированность — последовательная организация примеров улучшает понимание

Отличия от других подходов

Важно понимать разницу между обучением с малым количеством примеров и другими техниками промптинга. В отличие от обучения без примеров (zero-shot), где модель получает только инструкцию, здесь предоставляются конкретные примеры выполнения задачи.

В сравнении с обучением с одним примером (one-shot), многократные демонстрации значительно повышают точность и надежность результатов[3].

Качество примеров важнее их количества. Три хорошо подобранных примера часто эффективнее десяти случайных.

Скриншот чарта - few-shot / zero-shot / one-shot

Источник: исследование https://arxiv.org/pdf/2005.14165. У крупных моделей кривые «in-context» круче, значит, они лучше усваивают задачу из контекстной информации. Похожий эффект наблюдается и на многих других задачах.

Скриншот чарта - few-shot / zero-shot / one-shot

Источник: исследование https://arxiv.org/pdf/2005.14165. Сводная точность по 42 бенчмаркам: zero-shot растёт с размером модели, но few-shot увеличивается быстрее — крупные модели лучше учатся в контексте.

Практические примеры и реализации

Базовые примеры для начинающих

Рассмотрим простой пример преобразования температуры из Цельсия в Фаренгейт:

Пример 1: 0°C = 32°F
Пример 2: 100°C = 212°F
Пример 3: -40°C = -40°F
Задача: 25°C = ?

Такой подход позволяет модели понять шаблон преобразования и применить его к новому значению. Важно включать разнообразные примеры, охватывающие различные диапазоны значений.

Скриншот - базовый пример Zero-shot метода

Скриншот с сайта cloud.google.com — базовый пример Zero-shot метода

Скриншот - базовый пример few-shot метода

Скриншот с сайта cloud.google.com — базовый пример Few-shot метода

Классификация текста

Для задач классификации эмоций в тексте можно использовать следующий формат:

Текст: "Я так рад этому подарку!" → Эмоция: радость
Текст: "Это ужасная новость" → Эмоция: грусть
Текст: "Что за прекрасный день!" → Эмоция: радость
Текст: "Мне страшно идти туда" → Эмоция: страх
Текст: "Эта ситуация вызывает у меня гнев" → Эмоция: гнев
Новый текст: "Я в восторге от результатов" → Эмоция: ?

Такой подход особенно эффективен для задач с множеством категорий, где важно показать модели различия между ними.

Генерация кода

При работе с генерацией кода важно показывать не только синтаксис, но и стиль программирования:

# Пример 1: Функция сложения двух чисел
def add(a, b):
    return a + b

# Пример 2: Функция проверки четности
def is_even(num):
    return num % 2 == 0

# Пример 3: Функция фильтрации списка
def filter_positive(numbers):
    return [n for n in numbers if n > 0]

# Задача: Напиши функцию умножения двух чисел

Техническая реализация через API

Использование OpenAI API

Для реализации через OpenAI Python SDK необходимо установить библиотеку и настроить аутентификацию[4]:

import openai
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты помощник для преобразования температур"},
        {"role": "user", "content": "0°C = 32°F"},
        {"role": "user", "content": "100°C = 212°F"},
        {"role": "user", "content": "-40°C = -40°F"},
        {"role": "user", "content": "25°C = ?"}
    ]
)

Работа с LangChain

LangChain предоставляет удобные инструменты для создания шаблонов с примерами[5]:

from langchain import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

# Создание примеров
examples = [
    {"input": "0°C", "output": "32°F"},
    {"input": "100°C", "output": "212°F"},
    {"input": "-40°C", "output": "-40°F"}
]

# Шаблон для каждого примера
example_template = """
Вход: {input}
Выход: {output}
"""

# Создание промпта
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=PromptTemplate(
        input_variables=["input", "output"],
        template=example_template
    ),
    prefix="Преобразуй температуру из Цельсия в Фаренгейт",
    suffix="Вход: {input}nВыход:",
    input_variables=["input"]
)

Лучшие практики и рекомендации

Выбор количества примеров

Оптимальное количество примеров зависит от сложности задачи и возможностей модели. Для простых задач достаточно 2-3 примеров, для сложных может потребоваться 5-10.

Важно учитывать ограничения контекстного окна модели — общая длина промпта не должна превышать лимит.

Качество примеров

Примеры должны быть:

  • Репрезентативными — отражать типичные случаи задачи
  • Разнообразными — покрывать различные аспекты и крайние случаи
  • Непротиворечивыми — следовать единому формату и стилю
  • Ясными — исключать двусмысленности и неоднозначности

Инвестиции времени в подготовку качественных примеров окупаются многократно повышением точности модели.

Структурирование промпта

Эффективная структура промпта включает:

  1. Краткое описание задачи
  2. Четкие инструкции
  3. Демонстрационные примеры
  4. Ясное указание на новую задачу
  5. Ожидаемый формат ответа

Типичные ошибки и как их избежать

Распространенные проблемы

Начинающие часто допускают следующие ошибки:

  • Недостаточное разнообразие примеров — модель не изучает все аспекты задачи
  • Противоречивые примеров — разные демонстрации показывают разные подходы
  • Слишком сложные примеры — модель не может выявить закономерности
  • Неправильный формат — несоответствие между примерами и ожидаемым ответом

Советы по оптимизации

Для улучшения результатов:

  • Тестируйте разные наборы примеров
  • Анализируйте ошибки модели и добавляйте соответствующие примеры
  • Используйте итеративный подход к улучшению промптов
  • Учитывайте специфику конкретной языковой модели

Практическое применение в различных моделях

Работа с GPT-4 и ChatGPT

Современные модели OpenAI отлично справляются с обучением на примерах. GPT-4 особенно эффективен благодаря расширенному контекстному окну, позволяющему использовать больше демонстраций.

Важно использовать системные сообщения для задания роли и контекста.

Использование с Claude и другими моделями

Claude от Anthropic также поддерживает технику обучения с примерами, но может требовать немного другого подхода к форматированию. Экспериментируйте с различными способами представления примеров для достижения оптимальных результатов.

Сравнение подходов к обучению

Метод Количество примеров Сложность реализации Эффективность
Без примеров 0 Низкая Ограниченная
С одним примером 1 Средняя Умеренная
С малым количеством примеров 2-10 Высокая Высокая
Полное обучение 100+ Очень высокая Максимальная

FAQ

Сколько примеров оптимально использовать для типичной задачи?

Для большинства задач оптимальное количество примеров составляет от 3 до 5. Простые задачи с четкими паттернами могут требовать всего 2-3 примера, в то время как сложные задачи с множеством нюансов могут нуждаться в 5-10 примерах. Ключевой фактор — разнообразие примеров, а не их количество. Лучше иметь 3 разнообразных и качественных примера, чем 10 однотипных.

Как выбрать наиболее эффективные примеры для конкретной задачи?

Выбор эффективных примеров начинается с анализа типичных случаев и крайних значений задачи. Включайте примеры, которые демонстрируют различные аспекты и потенциальные сложности. Используйте итеративный подход: начинайте с базовых примеров, анализируйте ошибки модели и добавляйте примеры, исправляющие эти ошибки. Примеры должны быть репрезентативными, разнообразными и непротиворечивыми.

Есть ли ограничения на длину или сложность примеров?

Да, ограничения существуют в двух аспектах: технические ограничения контекстного окна модели и когнитивные ограничения понимания. Общая длина всех примеров не должна превышать доступное контекстное окно модели. Кроме того, слишком сложные или длинные примеры могут затруднять выявление паттернов. Оптимально использовать краткие, но содержательные примеры.

Как оценить эффективность выбранных примеров?

Эффективность оценивается через тестирование на валидационной выборке — наборе задач, не включенных в обучающие примеры. Измеряйте точность, полноту и соответствие ожидаемому формату ответов. Анализируйте типичные ошибки и корректируйте набор примеров для их устранения. Регулярное тестирование и итеративное улучшение — ключ к эффективному обучению.

Можно ли комбинировать технику с другими методами промптинга?

Абсолютно да. Обучение с примерами отлично комбинируется с цепочкой рассуждений, ролевыми играми и другими техниками. Например, можно добавить рассуждения к каждому примеру, чтобы показать модели процесс мышления. Комбинация методов часто дает синергетический эффект и значительно улучшает качество результатов для сложных задач.

Полезные ссылки

  1. Portkey.ai — Сравнение Zero-Shot и Few-Shot подходов[↑]
  2. Prompt Engineering — Различные типы обучения языковых моделей[↑]
  3. Learn Prompting — Техника примеров в промптах[↑]
  4. OpenAI Python SDK на GitHub[↑]
  5. LangChain FewShotPromptTemplate документация[↑]

Для тех любит научный подход рекомендуем ознакомиться с большим исследованием — Language Models are Few-Shot Learners