AI Prompt Engineering · Lekcja

Promptowanie zero-shot i few-shot

Dowiedz się, jak uzyskiwać odpowiedzi bez przykładów (zero-shot) lub po podaniu kilku przykładowych odpowiedzi (few-shot).

Promptowanie zero-shot i few-shot to bezpłatna lekcja AI Prompt Engineering na CoddyKit. To lekcja 2 z 3. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej AI Prompt Engineering, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs AI Prompt Engineering zawiera 3 lekcji w sumie.

Wprowadzenie do zero-shot i few-shot

Witamy na lekcji poświęconej promptowaniu zero-shot i few-shot! Są to podstawowe techniki kierowania dużymi modelami językowymi (LLM) podczas wykonywania zadań.

Ich zrozumienie pomoże Państwu uzyskiwać lepsze i bardziej precyzyjne wyniki pracy AI.

Zrozumienie zero-shot

Promptowanie zero-shot oznacza przekazanie LLM zadania bez podawania przykładów jego wykonania.

Wykorzystuje się wyłącznie wiedzę LLM zdobytą podczas treningu.
Prompt zawiera tylko instrukcje i dane wejściowe.
Technika ta jest skuteczna w przypadku prostych, typowych zadań, z którymi LLM prawdopodobnie zetknął się podczas treningu.

Zero-shot w praktyce: klasyfikacja

Oto przykład zastosowania zero-shot. Prosimy LLM o sklasyfikowanie wydźwięku tekstu, nie pokazując mu wcześniejszych klasyfikacji sentymentu.

Proszę uruchomić ten przykład:

def call_llm_api(prompt):
    # In a real scenario, this would call an LLM API.
    # For this example, we simulate a response.
    if "sentiment" in prompt.lower():
        return "Sentiment: Positive"
    return "LLM Response: Could not process."

# Our zero-shot prompt
zero_shot_prompt = "Classify the sentiment of 'The movie was fantastic!'"

print(f"Prompt: {zero_shot_prompt}")
print(f"LLM Output: {call_llm_api(zero_shot_prompt)}")

Zero-shot: wyodrębnianie informacji

Promptowanie zero-shot świetnie sprawdza się również przy wyodrębnianiu konkretnych informacji z tekstu.

Wystarczy poinformować LLM, czego ma szukać, a następnie wykorzysta ono swoją ogólną wiedzę, aby to znaleźć.

def call_llm_api(prompt):
    if "name and age" in prompt.lower():
        return "Name: Alice, Age: 30"
    return "LLM Response: Information not found."

# Another zero-shot prompt example
zero_shot_prompt = "Extract the name and age from 'My name is Alice and I am 30 years old.'"

print(f"Prompt: {zero_shot_prompt}")
print(f"LLM Output: {call_llm_api(zero_shot_prompt)}")

Ograniczenia zero-shot

Choć promptowanie zero-shot jest skuteczne, ma pewne ograniczenia:

Niejednoznaczność: Zadania dopuszczające różne interpretacje mogą prowadzić do niespójnych wyników.
Nowość: Jeśli zadanie lub pojęcie jest bardzo nowe albo niszowe, LLM może mieć trudności z jego wykonaniem bez przykładów.
Złożoność: W przypadku wieloetapowego rozumowania lub bardzo konkretnych wymagań dotyczących formatowania same instrukcje mogą nie wystarczyć.

Wprowadzenie do promptowania few-shot

Promptowanie few-shot eliminuje ograniczenia podejścia zero-shot, ponieważ polega na umieszczeniu w prompcie kilku przykładów danych wejściowych i wyjściowych.

Przykłady te pokazują LLM, jakie zadanie ma wykonać oraz jaki styl lub format zastosować.
Przypomina to pokazanie uczniowi kilku rozwiązanych zadań przed poproszeniem go o rozwiązanie nowego.
Technika ta znacznie poprawia skuteczność w przypadku złożonych lub niejednoznacznych zadań.

Few-shot w praktyce: przeredagowywanie

W tym przypadku podajemy przykład przekształcenia zdania na stronę czynną. Pomaga to LLM zrozumieć, jakiej konkretnej transformacji oczekujemy.

Proszę zwrócić uwagę, jak przykład wyjaśnia zadanie:

def call_llm_api(prompt):
    if "active voice" in prompt.lower() and "ball was thrown" in prompt.lower():
        return "Output: The boy threw the ball."
    return "LLM Response: Could not rephrase."

# Our few-shot prompt with one example
few_shot_prompt = """Rephrase into active voice:
Input: The mouse was chased by the cat.
Output: The cat chased the mouse.

Rephrase into active voice:
Input: The ball was thrown by the boy."""

print(f"Prompt: {few_shot_prompt}")
print(f"LLM Output: {call_llm_api(few_shot_prompt)}")

Few-shot: generowanie kodu

Promptowanie few-shot jest niezwykle przydatne podczas generowania kodu lub przestrzegania określonych formatów danych wyjściowych.

Pokazując przykład oczekiwanego kodu, na przykład sygnaturę i treść funkcji, można ułatwić LLM odtworzenie tej struktury.

def call_llm_api(prompt):
    if "function to add" in prompt.lower():
        return "def add(a, b):\n    return a + b"
    return "LLM Response: Code not generated."

# Few-shot prompt for code generation
few_shot_prompt = """Generate a Python function:
Example 1:
Input: Function to multiply two numbers.
Output:
def multiply(a, b):
    return a * b

Example 2:
Input: Function to add two numbers."""

print(f"Prompt: {few_shot_prompt}")
print(f"LLM Output:\n{call_llm_api(few_shot_prompt)}")

Wybór właściwej techniki

Jak zdecydować między podejściem zero-shot a few-shot?

Zero-shot: Najlepsze w przypadku prostych, dobrze zrozumianych zadań, do których wykonania wystarcza ogólna wiedza LLM. Jest zwięzłe i oszczędza miejsce na tokeny.
Few-shot: Idealne w przypadku złożonych, niuansowych lub niestandardowych zadań wymagających określonych formatów lub stylów. Dostarcza kluczowych wskazówek, poprawiając dokładność, ale wykorzystuje więcej tokenów.

Sprawdzenie zero-shot/few-shot

Która technika promptowania jest na ogół lepsza w przypadku prostych, jasno określonych zadań, które nie wymagają konkretnych przykładów?

Podsumowanie: siła promptowania

Poznali już Państwo dwie podstawowe techniki promptowania:

Promptowanie zero-shot wykorzystuje wyłącznie instrukcje i szeroką wiedzę LLM do wykonywania prostych zadań.
Promptowanie few-shot dodaje do promptu przykłady, zapewniając kluczowe wskazówki przy tworzeniu bardziej złożonych, niuansowych lub niestandardowych wyników.

Opanowanie tych technik pozwala skuteczniej komunikować się z LLM i uzyskiwać oczekiwane rezultaty!

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Promptowanie zero-shot i few-shot” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Promptowanie zero-shot i few-shot” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu AI Prompt Engineering, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs AI Prompt Engineering zawiera 3 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Promptowanie zero-shot i few-shot”?

Dowiedz się, jak uzyskiwać odpowiedzi bez przykładów (zero-shot) lub po podaniu kilku przykładowych odpowiedzi (few-shot). Ćwiczysz AI Prompt Engineering z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć AI Prompt Engineering?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. AI Prompt Engineering w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 2 z 3.

Ile czasu zajmuje lekcja „Promptowanie zero-shot i few-shot”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji AI Prompt Engineering?

Tak. Każda lekcja AI Prompt Engineering zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

← Powrót do AI Prompt Engineering