Пишете промпт, получаете плохой ответ, ругаетесь с нейросетью и всё переделываете. Знакомо? Разбираемся, как это исправить, показывая нейросети примеры ожидаемого результата. Какие есть методы работы с примерами Если задача простая, можно написать промпт без примеров — такой метод называется zero-shot. Но если ответ нейросети вас не устроил или вам нужно сгенерировать текст в конкретном стиле, то стоит использовать few-shot — и показать нейросети, что вы хотите от неё получить. Как работает zero-shot Это промпт, в котором нужно описать задачу и её важные детали. Он может быть подробным: с ролью, форматом, ограничениями и контекстом. Но в таком промпте нет образцов ответа, на которые модель должна ориентироваться. Zero-shot применяют, чтобы: 🔵 набросать черновик 🔵 объяснить тему 🔵 сделать пересказ или перевод 🔵 придумать идеи. Объясни, что такое AGI, человеку без технического бэкграунда. Объём до 500 знаков. Когда нужен few-shot Это промпт, в который вы добавляете несколько примеров правильного ответа. Так модель улавливает паттерн и применяет его к новой задаче. Few-shot подходит, когда нужно: 🔵 написать текст в нужном стиле 🔵 получить ответы в конкретном формате 🔵 выполнить однотипные задачи. Поэтому few-shot полезен для шаблонных писем, ответов техподдержки и текстов в фирменном стиле. Учтите, что примеры в промпте должны быть разными по содержанию, но одинаковыми по структуре — так модель лучше усвоит шаблон. И самый весомый пример лучше всего ставить в конец, чтобы он был наиболее свежим в контексте модели. Задача: придумать палиндром на русском языке для промо сервиса. Примеры палиндромов для референса в стиле бренда для ориентира: «Такси — искат» (про поиск машины) «Тут как тут» (про быструю доставку) «Дорог город» (про навигацию и урбанистику) Подписывайтесь 👉 @techno_yandex