В чем разница между методами few-shot и zero-shot при формулировании запросов для ИИ?

Разница между методами few-shot и zero-shot при формулировании запросов для ИИ заключается в количестве примеров, которые предоставляются модели. 5

Zero-shot — запрос без примеров, модель получает задачу без каких-либо подсказок. 15 Для ответа она использует только свои предобученные знания. 25 Zero-shot подходит для типовых задач, которые не требуют контекста или имеют встроенную логику. 1 Например, «переведи на английский» или «напиши твит по теме». 1

Few-shot — запрос с примерами, обычно их не более 10. 5 Эти примеры помогают модели понять контекст задачи и конкретный шаблон, по которому нужно дать ответ. 5 Few-shot предпочтительнее для более специализированных задач, особенно где дополнительный контекст и примеры могут значительно повлиять на точность и релевантность ответа. 2

Таким образом, zero-shot лучше подходит для общих запросов, где не нужны данные для обучения, а few-shot — для задач, требующих более детального понимания. 2