Чем отличается zero-shot и few-shot методы в системном промптинге?

Zero-shot и few-shot методы в системном промптинге отличаются подходом к обучению модели. habr.com weclouddata.com

Zero-shot — это создание промпта без использования примеров. habr.com Модель отвечает на запрос, используя только данные, на которых её учили. courses.sberuniversity.ru Такой подход подходит для простых задач, с которыми модель, вероятно, часто сталкивалась во время обучения. github.com Например, для простых вопросов-ответов, завершения текста или базового резюмирования несложного текста. github.com

Few-shot — это создание промпта с примерами. habr.com Модель отвечает на запрос, используя свои знания и заданный пример. courses.sberuniversity.ru Такой подход эффективен для задач, где желаемый вывод требует соблюдения определённого формата, стиля или демонстрации нюансированных вариаций. github.com Например, для задач классификации, извлечения данных с определёнными схемами или генерации текста в определённом стиле. github.com

Таким образом, zero-shot подходит для ситуаций, где нужно быстро получить результат, а few-shot — для ситуаций, где важна точность. weclouddata.com