В чем заключаются ключевые различия между zero-shot и few-shot подходами к промтингу?

Ключевые различия между zero-shot и few-shot подходами к промтингу заключаются в том, как модель решает задачу: weclouddata.com neuraworld.ru

1. Zero-shot. weclouddata.com neuraworld.ru Модель получает задание и генерирует ответ на основе уже усвоенных знаний. neuraworld.ru Для решения задачи не предоставляются примеры. weclouddata.com neuraworld.ru Этот подход быстрый и простой, подходит для ситуаций, где нужно быстро получить результат. weclouddata.com Однако в случаях, когда запрос неясный или двусмысленный, zero-shot может привести к непредсказуемым результатам. portkey.ai
2. Few-shot. weclouddata.com neuraworld.ru Модели предоставляются несколько примеров того, как должна быть решена задача, прежде чем она выполнит задание. neuraworld.ru Это помогает модели лучше понять контекст задачи и повысить точность вывода. neuraworld.ru Few-shot предпочтительнее для более специализированных задач, особенно где дополнительный контекст и примеры могут значительно повлиять на точность и релевантность ответа. www.matillion.com

Таким образом, zero-shot подходит для общих задач, где не требуются специфические знания, а few-shot — для задач, требующих более детального понимания. www.matillion.com