Основні висновки

• Приклади значно підвищують точність. Наприклад, модель Claude 3 Haiku досягла лише 11% правильності без прикладів, але 75% із трьома прикладами — це рівень набагато більших моделей без прикладів .
• 2–5 прикладів — науково обґрунтований оптимум. Посібники з промптингу часто називають few-shot промптингом використання 2–5 прикладів, а дослідження підтверджують цей діапазон як найкращий .
• Більше — не завжди краще. Дослідження з arXiv виявило проблему «надмірного промптингу», коли велика кількість прикладів знижує продуктивність моделі .
• Якість прикладів важливіша за кількість. Різноманітні, високоякісні та добре дібрані приклади можуть бути ефективнішими, ніж просте збільшення їх кількості; невідповідність у прикладах може навчити модель непослідовності .
• Для завдань, що потребують міркувань, почніть без прикладів. Не припускайте, що приклади завжди потрібні; перевірте zero-shot проти few-shot, оскільки надмірний промптинг може знизити продуктивність .

Практичні рекомендації

Головне: Використовуйте приклади, тримайтеся 2–5 штук і надавайте перевагу якості та різноманіттю над кількістю . Тестуйте, чи виграє ваша конкретна модель від few-shot у порівнянні з zero-shot, особливо для завдань, що вимагають міркувань .

Основні висновки

• Приклади значно підвищують точність. Наприклад, модель Claude 3 Haiku досягла лише 11% правильності без прикладів, але 75% із трьома прикладами — це рівень набагато більших моделей без прикладів .
• 2–5 прикладів — науково обґрунтований оптимум. Посібники з промптингу часто називають few-shot промптингом використання 2–5 прикладів, а дослідження підтверджують цей діапазон як найкращий .
• Більше — не завжди краще. Дослідження з arXiv виявило проблему «надмірного промптингу», коли велика кількість прикладів знижує продуктивність моделі .
• Якість прикладів важливіша за кількість. Різноманітні, високоякісні та добре дібрані приклади можуть бути ефективнішими, ніж просте збільшення їх кількості; невідповідність у прикладах може навчити модель непослідовності .
• Для завдань, що потребують міркувань, почніть без прикладів. Не припускайте, що приклади завжди потрібні; перевірте zero-shot проти few-shot, оскільки надмірний промптинг може знизити продуктивність .

Практичні рекомендації

Головне: Використовуйте приклади, тримайтеся 2–5 штук і надавайте перевагу якості та різноманіттю над кількістю . Тестуйте, чи виграє ваша конкретна модель від few-shot у порівнянні з zero-shot, особливо для завдань, що вимагають міркувань .