** Вітаю, Спадарства! **

Усе мы напрамую ці ўскосна сустракаемся з ШІ амаль кожны дзень. Ён усе больш і больш уваходзіць у наша паўсядзеннае жыцце. Праца з ім часам выклікае складанасці. І сення мы распачнем невялікі цыкл артыкулаў пра тое як зрабіць працу з мадэлямі (у нашым выпадку моўнымі) больш выніковай.

---

---

Тэхнікі выкарыстання промптаў: Zero-Shot, One-Shot і Few-Shot або In-Context Learning

1. Увядзенне ў тэхнікі промптаў

Як вядома, якасна зададзенае пытанне - гэта ужо паў адказу. І у нашым выпадку усе залежыць ад таго як мы саставім промпт да нашай мадэлі. Дакладнасць адказаў можна палепшыць з дапамогай так званых "шотаў" (shots) – прыкладаў, якія ўключаюцца ў промпт. Гэты метад вядомы як In-Context Learning (ICL) – навучанне на кантэксце.

Шоты дапамагаюць мадэлі зразумець структуру задfння і пажаданы вынік, што робіць яе адказы больш дакладнымі і адпаведнымі патрабаванням.

Асноўныя тыпы промптаў:

• Zero-Shot Prompting (без прыкладаў)
• One-Shot Prompting (з адным прыкладам)
• Few-Shot Prompting (з некалькімі прыкладамі)

Далей мы разгледзім кожны з гэтых метадаў, іх плюсы і мінусы, а таксама вобласці выкарыстання.

---

2. Zero-Shot Prompting

Апісанне

Zero-shot prompting – гэта тэхніка, калі мадэль атрымлівае толькі заданне без дадатковых прыкладаў. У такім выпадку яна выконвае запыт на аснове сваіх папярэдніх ведаў, атрыманых падчас навучання.

Прыклад

Запыт:

Вызначце жанр наступнага музычнага альбома: "Прыгожыя гукі прыроды".
Жанр:
 //Вынік мадэлі:
Атмасферны эмбіент

Плюсы і мінусы

✅ Плюсы:

• Хуткасць і прастата выкарыстання.
• Добра падыходзіць для стандартных і зразумелых задач.
• Не патрабуе дадатковых прыкладаў.

❌ Мінусы:

• Вынікі могуць быць недакладнымі, асабліва для складаных задач.
• Магчымыя памылковыя інтэрпрэтацыі задання.

Калі выкарыстоўваць?

• Калі задача простая і распаўсюджаная (пераклад, вызначэнне даты, класіфікацыя эмоцый).
• Калі неабходна атрымаць хуткі вынік без дадатковых налад.

---

3. One-Shot Prompting

Апісанне

One-shot prompting уключае адзін прыклад, які дапамагае мадэлі зразумець патрабаваны фармат і логіку задання.

Прыклад

Запыт:

Катэгарызуйце наступнае паведамленне:

Паведамленне: "Гэты тэлефон надзвычай хуткі і зручны ў выкарыстанні." Катэгорыя: Пазітыўны водгук
Паведамленне: "Гукавая сістэма мае шэраг недахопаў." Катэгорыя:
// Вынік мадэлі:
Негатыўны водгук

Плюсы і мінусы

✅ Плюсы:

• Палепшаная дакладнасць у параўнанні з zero-shot.
• Дапамагае мадэлі зразумець чаканы фармат адказу.

❌ Мінусы:

• Недастаткова для складаных заданняў, якія патрабуюць глыбокага разумення.
• Вынікі ўсё яшчэ могуць быць нестабільнымі.

Калі выкарыстоўваць?

• Калі мадэль няправільна інтэрпрэтуе zero-shot запыт.
• Калі патрабуецца дакладнае разуменне структуры адказу.

---

4. Few-Shot Prompting

Апісанне

Few-shot prompting – гэта выкарыстанне некалькіх прыкладаў, што дапамагае мадэлі вывесці заканамернасці і лепш адаптавацца да задання.

Прыклад

Запыт:

Вызначце настрой наступных выказванняў:

Тэкст: "Рэстаран быў неверагодны – выдатнае абслугоўванне і смачная ежа." 
Настрой: Пазітыўны
Тэкст: "Мяне расчаравала якасць матэрыялаў гэтага ноўтбука." 
Настрой: Негатыўны
Тэкст: "Дастаўка займела крыху больш часу, але ў цэлым усё добра."
Настрой:
//Вынік мадэлі:

Нейтральны

Плюсы і мінусы

✅ Плюсы:

• Высокая дакладнасць для складаных задач.
• Мадэль лепш разумее кантэкст і структуру адказу.
• Добра падыходзіць для спецыфічных тэматык і адмысловых фарматаў.

❌ Мінусы:

• Спажывае больш кантэксту (можа не змясціцца ў "акно памяці" мадэлі).
• Вынікі залежаць ад якасці падабраных прыкладаў.

Калі выкарыстоўваць?

• Калі задача патрабуе паслядоўнага, структураванага адказу.
• Для складаных класіфікацыйных задач, здабывання інфармацыі ці парсінгу або генерацыі кантэнту.

---

5. Рэальныя прыклады выкарыстання Few-Shot Prompting

5.1. Выдзяленне інфармацыі

Задача: З вытрымак вакансій атрымаць ключавыя дадзеныя.

Запыт:

INPUT: Арганізацыя шукае UX-дызайнера з досведам 3+ гады. Занятасць: поўная. Зарплата: $80,000 - $100,000.
OUTPUT: 
- Пазіцыя: UX-дызайнер
- Досвед: 3+ гады
- Занятасць: Поўная
- Зарплата: $80,000 - $100,000
INPUT: Marketing Manager for GlobalBrand. MBA preferred. 3-5 years in consumer goods marketing. $75K-$95K DOE. Hybrid work model. Applications close July 15, 2024.

OUTPUT:
Position: Marketing Manager 
Company: GlobalBrand 
Education: MBA preferred Experience 
Required: 3-5 years 
Industry: Consumer goods 
Salary Range: $75,000 - $95,000 
Work Type: Hybrid 
Application Deadline: July 15, 2024

INPUT: Data Scientist wanted at AI Innovations Ltd. PhD in Computer Science or related field. Minimum 2 years industry experience. Competitive salary €60,000 - €80,000 based on experience. On-site work in Berlin office. Apply by August 31, 2024. 

OUTPUT: ...

5.2. Генерацыя кантэнту

Задача: Стварэнне кароткіх апісанняў для блога.

Запыт:

Тэма: "Карысць ранішніх прагулак"
Апісанне: Ранішнія прагулкі дапамагаюць палепшыць настрой, актывізаваць кровазварот і падрыхтаваць мозг да прадуктыўнага дня.

Тэма: "Асноўныя метады хуткага навучання"
Апісанне:

//Вынік мадэлі:
Выкарыстоўвайце тэхнікі паўтораў, асацыяцый і візуалізацыі, каб запамінаць  хутчэй і надзей

---

6. Заключэнне

Выкарыстанны той ці іншай тэхнікі халежыць часцей за ўсе ад патрабаванняў да адказу мадэлі.

Так кожная з тэхнік мае свае моцныя бакі:

1. Zero-Shot – хуткая і эфектыўная для простых задач.
2. One-Shot – дадае яснасць у фармат адказу.
3. Few-Shot – максімальная дакладнасць і адаптацыя да структуры дадзеных.

Якую з іх выкарыстоўваць - глядзіце па сітуацыі.

У наступным артыкуле мы працягнем разглядаць тэму састаўлення промптаў, дзе будуць такія хітрыкі як Зазямленне ды інш.

---

PS

---

Дзякуй вялікі што дачыталі! Спадзяюся мой матырыял будзе для вас карысны. Чакаем вашыя каментары, падабайкі і канешне ж артыкулы, таксама.

Крыніцы:

From Zero-Shot to Few-Shot

Zero-Shot vs. Few-Shot Prompting: Comparison and Examples