Представь, что у тебя есть новый помощник, и ты хочешь научить его выполнять какую-то задачу. Вместо долгих объяснений «как это делать», ты просто показываешь ему несколько готовых примеров: «вот так выглядит задача, и вот такой должен быть результат». Новый помощник смотрит на эти примеры и начинает понимать, что ты от него хочешь.
Именно так работает шаблон «Обучение на нескольких примерах» (или «Few-Shot Prompting» – «подсказка с несколькими примерами») при работе с большими языковыми моделями (ИИ).
Что это такое?
Суть в том, что ты внутри своего запроса (промпта) даёшь ИИ несколько пар «входные данные -> ожидаемый результат». Таким образом, ты не просто описываешь задачу словами, а наглядно показываешь ИИ, какой шаблон он должен повторить.
Мы как бы «учим» ИИ новому трюку прямо на ходу!
Как это работает на практике? Анализ настроения
Давай возьмём простой пример: анализ настроения. Цель — определить, является ли отзыв о чем-то (фильме, книге, ресторане) положительным, отрицательным или нейтральным.
Вместо того чтобы давать ИИ длинные инструкции типа: «Проанализируй эти комментарии пользователей и скажи мне, являются ли они положительными, нейтральными или отрицательными, учитывая… и т.д.», мы поступаем иначе:
Даём первый пример:
Вход: «Фильм был хорошим, но немного затянутым.»
Настроение: Нейтральное (есть и плюсы, и минусы).
Даём второй пример:
Вход: «Мне совсем не понравилась эта книга, ей не хватало важных деталей и она не имела смысла.»
Настроение: Отрицательное.
Даём третий пример:
Вход: «Обожаю эту книгу! Она очень помогла мне улучшить здоровье кишечника.»
Настроение: Положительное.
Теперь даём ИИ новую задачу, которую он должен решить по этому шаблону:
Вход: «Я не был уверен, что думать об этом новом ресторане. Обслуживание было медленным, но блюда были довольно хорошими.»
Настроение: (Здесь мы ждем ответа ИИ)
ИИ, увидев предыдущие примеры, понимает шаблон и выдаёт: «Нейтральное». Он уловил, что сочетание плюсов (блюда хорошие) и минусов (медленное обслуживание) приводит к нейтральной оценке.
Важные моменты:
- Не надо объяснять: Мы не объясняли ИИ, что такое «нейтральное» настроение. Он сам вывел это из примеров.
- Ограниченный вывод: ИИ сам ограничивает свой ответ теми категориями (Положительное, Отрицательное, Нейтральное), которые он видел в примерах. Это помогает получить более предсказуемый и структурированный результат.
- ИИ предсказывает следующее слово: Помни, ИИ работает, предсказывая следующее наиболее вероятное слово. Когда он видит «Вход: [текст]» и затем «Настроение:», он, основываясь на твоих примерах, ожидает, что дальше должно идти одно из слов: «Положительное», «Отрицательное» или «Нейтральное».
Вывод
Шаблон «Обучение на нескольких примерах» — это гибкий и мощный инструмент. Он позволяет ИИ не только классифицировать информацию, но и предлагать последовательности действий, а также генерировать новые данные, следуя заданному образцу. Это превращает ИИ из простого «отвечателя» в «ученика» и «помощника в создании контента и данных».
Общие рекомендации для создания успешных Few-Shot Prompt’ов:
- Конкретность префиксов: Используйте описательные префиксы, которые четко указывают на тип информации, которую вы предоставляете (например, Задача:, Ситуация:, Сущность:, Эмоция:).
- Достаточность и разнообразие примеров: Предоставьте несколько примеров, которые охватывают различные сценарии, но при этом чётко демонстрируют желаемый шаблон.
- Полнота входных данных: Убедитесь, что каждый «ввод» содержит всю необходимую информацию для ИИ, чтобы он мог принять решение, не «додумывая» слишком много.
- Чёткость вывода: Вывод должен быть ясным и соответствовать тому, что вы ожидаете. Если нужны промежуточные шаги, используйте их.
- Дополнительные инструкции: Используйте короткие инструкции в начале промпта для задания общих правил, ограничений или формата вывода, если примеры сами по себе не справляются с этой задачей.
- «Проверь человеком»: Задайте себе вопрос: если бы вы дали эти примеры 10 разным людям, все ли они поняли бы задачу одинаково и дали бы одинаковый ответ? Если нет, промпт требует доработки.
- Простая структура: Старайтесь, чтобы каждый пример был структурирован просто, с одним префиксом на строке, если это возможно, чтобы ИИ легче улавливал визуальный шаблон.
