Написание промптов с малым количеством примеров (Few-Shot Prompting)
Как научить модель на лету — без переобучения и кода?
Few-Shot Prompting — это одна из ключевых техник эффективной работы с языковыми моделями. Эта техника позволяет быстро адаптировать поведение модели к нужному стилю, логике и формату ответа. Этот метод особенно ценен, когда необходимо быстро перейти от «общего интеллекта» модели к решению специализированных задач, не прибегая к тонкой настройке или дообучению.
В чём суть Few-Shot подхода?
Модель получает 2–4 примера выполнения аналогичной задачи, оформленных в едином стиле, например:
— вопрос → ответ
— задание → решение
— вход → желаемый выход
На основе этих примеров модель перенимает структуру, стиль, тональность и формат ответа.
Где особенно эффективен метод:
— Генерация шаблонных текстов (описания товаров, вакансий, писем)
— Форматирование данных и работа с таблицами
— Написание кода в заданном стиле
— Классификация и категоризация данных
— Поддержание заданного стиля коммуникации (официальный, дружелюбный и т.д.)
Что входит в продвинутый Few-Shot Prompting:
Помимо простого указания пары примеров, сегодня применяются и более сложные методы, которые усиливают результат:
— KNN (K-Nearest Neighbors) — выбор наиболее похожих примеров по смыслу
— Vote-K — множественная генерация и отбор лучших примеров
— SG-ICL (Self-Generated In-Context Learning) — когда модель сама создаёт себе примеры
— LENS, UDR, Active Selection — автоматизированные стратегии улучшения выборки
Few-Shot Prompting — гибкий и масштабируемый инструмент, который можно адаптировать под любую задачу. В этой главе мы научимся не только формировать примеры, но и выбирать лучшие, тестировать разные форматы, и строить на их основе надежную и понятную систему взаимодействия с ИИ.
K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor (KNN) Prompting — это техника, при которой для нового запроса автоматически подбираются наиболее похожие примеры из базы заданий (промптов) и вставляются в запрос к языковой модели.
Смысл в том, что модель лучше справляется с задачей, если ей показать не случайные примеры, а те, что максимально близки по содержанию или структуре к текущему запросу.
Как работает:
— Вы формируете базу промптов с готовыми примерами задач и ответов.
— Когда поступает новая задача, система ищет в базе N наиболее похожих примеров.
— Эти примеры подаются в промпт перед новой задачей — как контекст.
Пример:
Если пользователь спрашивает:
«Как улучшить вовлечённость в рассылке для интернет-магазина одежды?»
Система может найти в базе похожие вопросы:
«Как повысить CTR email-рассылки для e-commerce?»
«Как сделать письма более кликабельными?»
И подставить их как Few-Shot-примеры перед ответом.
Преимущества:
- Даёт более точные ответы за счёт релевантного контекста
- Масштабируется при наличии базы готовых кейсов
- Хорошо работает в условиях ограниченного количества примеров
Пример шаблона промпта с использованием метода K-Nearest Neighbor (KNN) в контексте классификации отзывов по тональности:
Задача:
Классифицировать отзыв клиента как положительный, нейтральный или отрицательный.
Промпт (шаблон KNN-подхода):
Ты — система анализа тональности. Используй приведённые примеры отзывов, чтобы определить тональность нового текста. Оцени схожесть и выбери класс на основе наиболее похожих.
Примеры:
Отзыв: «Приложение работает быстро, всё удобно и понятно.»
Тональность: Положительная
Отзыв: «Интерфейс хороший, но часто зависает.»
Тональность: Нейтральная
Отзыв: «Постоянно вылетает, невозможно нормально пользоваться.»
Тональность: Отрицательная
Теперь проанализируй следующий отзыв и укажи его тональность с объяснением выбора:
Отзыв: «Функции вроде есть, но половина не работает, техподдержка игнорирует.»
Ожидаемый ответ:
Тональность: Отрицательная
Обоснование: Отзыв содержит негативные оценки («не работает», «техподдержка игнорирует»), что схоже с примером «Постоянно вылетает…» — следовательно, классификация — отрицательная.
Такой шаблон можно адаптировать под любую задачу:
— Классификация эмоций
— Определение категории текста
— Маркировка спама / не-спама
— Подбор релевантных решений по аналогии
Vote-K Prompting
Vote-K — это техника, при которой языковая модель сначала генерирует несколько разных вариантов ответа (кандидатов) на одну и ту же задачу, без указания правильного ответа.
Затем каждый из этих вариантов оценочно сравнивается — либо самой моделью, либо внешним критерием (например, другим промптом или экспертом). Побеждают те ответы, которые получают наибольшее количество "голосов" — то есть считаются наилучшими по качеству или соответствию цели.
После этого отобранные (аннотированные) варианты могут использоваться:
— как шаблоны для будущих промптов,
— как контекст в последующих Few-shot задачах,
— для обучения более точной версии модели.
Как работает:
— Модель генерирует K вариантов ответа.
— Оценивает или сравнивает их (через вспомогательный промпт или критерия).
— Выбирает наиболее релевантные (по «голосам»).
— Использует выбранные как примеры или лучшие ответы.
Применение:
— Улучшение качества ответов (особенно в генеративных задачах)
— Повышение надёжности в задачах с высоким риском ошибок
— Сбор обучающих данных на основе лучших сгенерированных примеров
Пример:
Задача: «Сформулируй заголовок к email-рассылке по акции»
Модель генерирует:
«Скидки до 50% — только сегодня!»
«Распродажа мечты — не упусти шанс»
«Время обновить гардероб — акции внутри»
Вспомогательный промпт или оценщик выбирает 2 и 3 как лучшие. Они попадают в финальный ответ или используются как примеры в будущем.
Преимущества:
— Меньше случайных или слабых ответов
— Возможность повысить точность без дополнительного обучения
— Сбор лучших практик и наглядных кейсов в автоматическом режиме
Пример шаблона промпта с использованием метода Vote-K, где модель сначала генерирует несколько «кандидатов-решений», а затем выбирает наилучшие и обучается на них:
Задача:
Написать заголовок к статье на тему «Как повысить продуктивность при удалённой работе»
Промпт-шаблон (Vote-K):
Ты — редактор онлайн-медиа. Сначала предложи 5 вариантов заголовков к статье на тему «Как повысить продуктивность при удалённой работе». Затем выбери 2 лучших по критериям: цепкость, ясность, соответствие теме. Объясни свой выбор.
ШАГ 1: Сгенерируй 5 заголовков.
ШАГ 2: Выбери 2 лучших и объясни, почему именно они.
Ожидаемый ответ:
ШАГ 1: Кандидаты (5 заголовков):
1. Как быть продуктивным, работая из дома
2. Твоя квартира — твой офис: секреты эффективности
3. Продуктивность на удалёнке: 7 проверенных методов
4. Работай из дома, как профи: гайд для современного специалиста
5. Почему ты устаёшь на удалёнке и как это исправить
ШАГ 2: Отбор лучших:
Продуктивность на удалёнке: 7 проверенных методов — коротко, по делу, с числом (это работает в заголовках)
Работай из дома, как профи: гайд для современного специалиста — конкретика и ценность («гайд»), обращение к целевой аудитории
Эти лучшие примеры затем можно использовать в следующих промптах как эталонные (аннотированные) для дообучения или генерации в другом стиле.
Self-Generated In-Context Learning (SG-ICL)
SG-ICL — это техника, при которой сама языковая модель генерирует примеры (задание → ответ), если у пользователя нет готовых обучающих данных или шаблонов.
Модель сначала получает задачу, а затем сама предлагает 1–3 примера, которые можно использовать в качестве контекста для дальнейшей генерации. Метод позволяет обойтись без ручной подготовки примеров, что особенно полезно в новых или нестандартных ситуациях.
Как работает:
— Пользователь формулирует задачу (например, «Напиши описание продукта по названию и характеристикам»).
— Модель сама придумывает 2–3 примера выполнения этой задачи.
— Эти примеры вставляются в промпт как контекст.
— Далее модель продолжает работу по аналогии с созданными ею же примерами.
Пример:
Промпт:
«Сгенерируй несколько примеров описания товаров, а затем создай новое по образцу. Категория: Умная колонка
Характеристики: голосовое управление, Bluetooth, дизайн в стиле минимализм»
Модель может сама добавить:
Пример 1:
Категория: Фитнес-браслет
Особенности: Пульсометр, трекер сна, OLED-экран
Описание: Умный помощник для вашего здоровья — контролируйте активность и сон в реальном времени.
Пример 2:
Категория: Беспроводные наушники
Особенности: Шумоподавление, автономность до 20 ч, зарядка через USB-C
Описание: Чистый звук без проводов — комфорт и качество в любом ритме жизни.
Категория: Умная колонка
Особенности: голосовое управление, Bluetooth, дизайн в стиле минимализм
Описание:
Применение
— Когда нет готовых данных, но хочется применить Few-shot подход
— Для ускоренной генерации шаблонов «на лету»
— При создании обучающих материалов, типовых форм, инструкций
Преимущества:
- Экономит время: не нужно вручную собирать примеры
- Повышает согласованность вывода
- Помогает работать с новыми темами без предварительной подготовки
Шаблон промпта с использованием метода Self-Generated In-Context Learning (SG-ICL) — когда модель сама генерирует обучающие примеры, чтобы затем использовать их для выполнения задачи.
Задача:
Определить тональность пользовательских отзывов.
Промпт-шаблон (SG-ICL):
Ты — система анализа тональности. У тебя пока нет готовых обучающих данных, поэтому сначала сгенерируй 3 примера отзывов с метками тональности: положительная, нейтральная, отрицательная.
Затем, используя эти примеры, проанализируй новый отзыв и укажи его тональность с обоснованием.
ШАГ 1: Сгенерируй обучающие примеры.
ШАГ 2: Проанализируй целевой отзыв.
Ожидаемый ответ:
ШАГ 1 — Сгенерированные примеры:
1. «Очень доволен, всё работает быстро и стабильно.»
Тональность: Положительная
2. «Приложение нормальное, но ничего особенного.»
Тональность: Нейтральная
3. «После обновления не запускается, жалею о покупке.»
Тональность: Отрицательная
ШАГ 2 — Новый отзыв: «Интерфейс удобный, но часто возникают ошибки при оплате.»
Тональность: Нейтральная
Обоснование: Как и во втором примере, есть положительные и негативные моменты, что даёт смешанную, но сбалансированную оценку.
SG-ICL особенно полезен, когда:
— нет доступа к реальным примерам
— нужно быстро адаптировать модель к новому типу задач
— необходимо протестировать гипотезу «на лету»
Prompt Mining
Prompt Mining — это метод систематического поиска наиболее эффективных формулировок промптов для конкретной задачи. Вместо того чтобы полагаться на шаблон «вопрос → ответ», этот подход предполагает анализ и тестирование различных вариантов инструкций, чтобы найти те, которые дают наилучший результат.
По сути, это исследование различных формулировок промптов, направленное на выявление наиболее результативных.
Как работает
— Берётся конкретная задача (например, генерация текстов, классификация, объяснение понятий).
— Генерируется или собирается большое количество промптов с разными формулировками.
— Все варианты тестируются на модель, и сравниваются по результатам (качество, полнота, стиль, точность).
— Выявляются наиболее результативные шаблоны, которые затем можно стандартизировать и использовать повторно.
Пример:
Вместо простого:
«Объясни, что такое экономическая рецессия»
Могут быть протестированы такие варианты:
«Ты — профессор экономики. Объясни студенту, что такое рецессия, простыми словами.»
«Приведи краткое определение экономической рецессии с примерами.»
«Объясни термин „экономическая рецессия“ как для старшеклассника, используя аналогии.»
Анализ покажет, какой формат даёт самый понятный и точный результат.
Когда применять:
— При разработке промптов для массового использования (чат-боты, обучающие ИИ-сценарии, генерация контента)
— В UX-исследованиях взаимодействия с LLM
— Для повышения качества и надёжности ответов в критичных задачах (финансы, медицина, право)
Преимущества:
— Позволяет находить нетривиальные, но эффективные способы взаимодействия с моделью
— Повышает качество вывода без изменений в самой модели
— Помогает формировать библиотеку рабочих промптов под задачи бизнеса, продукта или пользователя
Пример-шаблон, демонстрирующий Prompt Mining — метод, при котором мы ищем и тестируем разные формулировки промптов, чтобы найти наиболее эффективные.
Задача:
Получить от модели краткий и точный пересказ новостной статьи.
Промпт-шаблон (Prompt Mining):
Твоя задача — найти наиболее эффективную формулировку промпта для задачи: «Сделай краткий пересказ новости».
ШАГ 1: Придумай 3 разных формулировки промпта, каждая в разном стиле.
ШАГ 2: Применишь их к одному и тому же тексту.
ШАГ 3: Сравни результаты и выбери лучший по критериям: точность, краткость, логичность.
Текст новости:
«Компания X анонсировала запуск новой платформы для анализа данных. Решение предназначено для малого и среднего бизнеса. Ожидается, что запуск состоится в третьем квартале 2025 года.»
Начинай.
Ожидаемый ответ:
ШАГ 1 — Варианты промптов:
1. Формулировка 1 (инструктивный): «Сделай краткий пересказ следующей новости.»
2. Формулировка 2 (ролевой): «Ты — редактор новостного сайта. Напиши короткую аннотацию для читателей.»
3. Формулировка 3 (журналистский стиль): «Представь, что ты пишешь заголовок и лид к заметке. Перескажи суть.»
ШАГ 2 — Результаты:
1: «Компания X запускает платформу для аналитики данных. Релиз — в Q3 2025.»
2: «Компания X объявила о запуске новой аналитической платформы для малого и среднего бизнеса. Выход — в третьем квартале 2025.»
3: «X запускает новый продукт: аналитическая платформа для бизнеса. Релиз — Q3 2025.»
ШАГ 3 — Вывод: Промпт №2 дал наиболее ясный и сбалансированный ответ — подходит как для пересказа, так и для читательской аннотации. Рекомендуется использовать его как шаблон.
Вывод
Few-Shot Prompting не только позволяет эффективно решать задачи с минимальным числом примеров, но и открывает возможности для масштабирования и оптимизации. Благодаря тестированию различных формулировок и сбору метрик, можно систематически находить наиболее результативные шаблоны, что делает этот подход мощным инструментом для тонкой настройки генерации, классификации, перевода и других LLM-задач.
