Преимущества метода few-shot промпинга для решения юридических задач:
- Повышение точности и релевантности ответов. 4 Примеры служат контекстом и образцом для подражания, помогая модели лучше понять, какой результат ожидается. 4
- Настройка модели на специфический формат или стиль. 4 Пользователи могут влиять на общий стиль, тон и формат вывода модели. 5
- Снижение необходимости в дообучении. 5 Можно достичь хороших результатов без обширного дообучения. 5
- Универсальность. 5 Позволяет адаптировать одну и ту же обученную модель к разным задачам с минимальными примерами. 5
Ограничения метода few-shot промпинга:
- Проблемы с масштабируемостью. 5 Этот метод плохо справляется со сложными и крупномасштабными задачами. 5
- Зависимость от качества и типа предоставленных примеров. 5
- Потребность в значительных вычислительных ресурсах. 5 Несмотря на меньшее количество примеров, требуются существенные вычислительные ресурсы. 5
- Сложности с обобщением. 5 Сложно обобщить несколько примеров для широкого спектра задач. 5
- Несоответствия в ответах. 5 Ответы могут быть непоследовательными в зависимости от используемых примеров. 5
- Риск переосмысления примеров. 45 Модель может начать зависеть от предоставленных данных и хуже обобщать на новые задачи. 4
- Смещение в сторону более частых ответов. 5 Модель может отдавать предпочтение ответам, которые чаще встречаются в запросе. 5