Few-shot промптинг: как давать примеры и почему это работает
Few-shot — самый недооценённый приём промптинга. 2–3 примера в промпте дают больше, чем страница инструкций. Разбираем механику и шаблоны.
Что такое few-shot
Few-shot prompting — это когда вы показываете модели 2–3 примера желаемого формата прямо в промпте. Модель обучается «на лету» и повторяет паттерн.
Zero-shot (без примеров):
Напиши заголовок для поста о кофе.
Few-shot (с примерами):
Напиши заголовок для поста о кофе.
>
Примеры хороших заголовков:
- «Утро начинается не с кофе — с правильного кофе»
- «Почему ваш эспрессо горчит: 3 причины»
- «Как мы научились варить идеальный флэт уайт»
>
Теперь придумай 3 заголовка для поста об осеннем меню.
Почему это работает
Языковые модели — это паттерн-матчеры. Когда вы даёте примеры, вы задаёте дистрибуцию: «отвечай примерно так». Модель видит структуру, тон, длину — и воспроизводит.
Few-shot работает лучше, чем длинное описание правил. Один пример стоит двух абзацев инструкций.
Структура few-shot промпта
[Задача + контекст]
Примеры:
Вход: [[пример 1 вход]]
Выход: [[пример 1 выход]]
Вход: [[пример 2 вход]]
Выход: [[пример 2 выход]]
Теперь:
Вход: [[реальный вход]]
Выход:Примеры применения
Классификация тональности
Определи тональность отзыва: позитивный, нейтральный или негативный.
Примеры:
Отзыв: «Отличный кофе, приду ещё!» → позитивный
Отзыв: «Кофе средний, но место уютное» → нейтральный
Отзыв: «Ждал 40 минут, больше не вернусь» → негативный
Отзыв: «Бариста перепутал заказ, но быстро исправил» →Форматирование данных
Преобразуй текст в JSON.
Примеры:
Текст: «Иван, 34 года, Москва»
JSON: {"name": "Иван", "age": 34, "city": "Москва"}
Текст: «Мария, 28 лет, Казань»
JSON: {"name": "Мария", "age": 28, "city": "Казань"}
Текст: «Алексей, 45 лет, Санкт-Петербург»
JSON:Сколько примеров нужно
- 1 пример — задаёт тон и формат
- 2–3 примера — оптимально для большинства задач
- 5+ примеров — для сложных классификаций или нестандартных форматов
Больше — не всегда лучше. После 5–7 примеров прирост качества минимален, зато растёт стоимость запроса.
Когда few-shot не помогает
- Задача требует знаний, которых нет в модели
- Примеры противоречивы или некачественны
- Задача слишком открытая (творческое письмо без чётких критериев)