Как few-shot и zero-shot подсказки могут улучшить качество ответов искусственного интеллекта?

Zero-shot-подсказка (запрос без примеров) и few-shot-подсказка (запрос с примерами) могут улучшить качество ответов искусственного интеллекта по разным причинам.

Zero-shot-подсказка подходит для простых задач и запросов, где контекст очевиден. dzen.ru Некоторые преимущества такого подхода:

• Скорость. portkey.ai Модель не нужно обрабатывать примеры, поэтому ответ часто даётся быстрее. portkey.ai
• Универсальность. portkey.ai Zero-shot-модели могут предоставлять разумные ответы в разных задачах, например в вопросах общих знаний, творческом написании, обобщении информации или генерации изображений. portkey.ai

Однако у такого подхода есть и ограничения: модель может давать неточные или некорректные ответы при сложных задачах, а её эффективность зависит от качества и разнообразия обучающих данных. dzen.ru portkey.ai

Few-shot-подсказка помогает модели лучше понять задание и выдать более точный ответ. dzen.ru Некоторые преимущества такого подхода:

• Улучшение точности. portkey.ai Few-shot-подсказка устанавливает более ясный контекст с помощью примеров. portkey.ai
• Адаптация к конкретным задачам. portkey.ai Предоставление примеров позволяет модели более тесно соответствовать конкретным требованиям. portkey.ai
• Снижение риска неправильного понимания. portkey.ai Устанавливая чёткие ожидания, few-shot-подсказка может минимизировать недоразумения в сложных задачах. portkey.ai

Однако у такого подхода есть и ограничения: few-shot-подсказка может требовать больше вычислительных ресурсов, чем zero-shot-подсказка, и занимать больше места в запросе, особенно в ограниченной среде. dzen.ru portkey.ai

Таким образом, выбор между zero-shot и few-shot-подсказками зависит от характера задачи и того, какого качества ответа нужно достичь. neptune.ai shelf.io