Zero-shot, Few-shot и Chain-of-Thought
Три ключевые техники составления промптов: задать вопрос напрямую, показать примеры или попросить модель рассуждать пошагово перед ответом.
«Zero-shot, Few-shot и Chain-of-Thought» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Три базовые техники
Три техники составления запросов, которые должен знать каждый инженер по разработке агентов:
- Без примеров — задайте вопрос напрямую, не приводя примеров
- С несколькими примерами — покажите 1–5 примеров желаемого поведения
- Цепочка рассуждений (CoT) — попросите модель рассуждать пошагово перед ответом
Пример запроса без примеров
Запрос без примеров — это стандартный вариант: просто задайте вопрос.
prompt = 'Translate to French: Hello, how are you?'
# Model output: 'Bonjour, comment allez-vous?'
model_output = 'Bonjour, comment allez-vous?'
print("Prompt:", prompt)
print("Model output:", model_output)
Когда запрос без примеров не срабатывает
Запрос без примеров не срабатывает, когда:
- Формат задания необычен (пользовательский JSON, нестандартные теги)
- Предметная область узкая (терминология вашей компании)
- Инструкция неоднозначна
В таких случаях примеры значительно улучшают результат.
Пример запроса с несколькими примерами
Покажите модели, чего Вы хотите, с помощью 2–3 примеров:
prompt = '''
Classify sentiment as POSITIVE, NEGATIVE, or NEUTRAL.
Text: I loved this movie!
Sentiment: POSITIVE
Text: The plot dragged on forever.
Sentiment: NEGATIVE
Text: It was okay, nothing special.
Sentiment: NEUTRAL
Text: The acting saved an otherwise weak script.
Sentiment:
'''
print(prompt.strip())
Сколько примеров нужно
Согласно эмпирическим данным:
- 1–2 примеров обычно достаточно для задания формата
- 3–5 помогают передать тонкости
- 10 и более редко приносят пользу и расходуют токены
Качество примеров важнее их количества.
Охватите крайние случаи
Ваши примеры должны охватывать крайние случаи, которые могут запутать модель. Включите:
- Распространённый случай
- Один сложный случай
- Один пример того, чего делать NOT
Цепочка рассуждений (CoT)
Попросите модель подумать перед ответом. Волшебная фраза: «Давайте рассуждать пошагово».
prompt = '''
Q: Roger has 5 tennis balls. He buys 2 cans, each with 3 balls. How many balls does he have?
A: Let\'s think step by step.
Roger starts with 5 balls.
2 cans * 3 balls = 6 new balls.
5 + 6 = 11.
The answer is 11.
'''
print(prompt.strip())
Почему помогает CoT
В задачах, состоящих из нескольких шагов, CoT позволяет модели «использовать» дополнительные токены для вычисления промежуточных результатов. Без CoT модели приходится вычислять ответ за один проход вперёд.
Особенно полезно это для математики, логики и кода.
CoT в современных моделях
Модели вроде o1 и o3 выполняют CoT внутренне — они «думают» перед тем, как выдать видимый ответ. Для таких моделей просить CoT в запросе не нужно и даже может быть вредно.
Самосогласованность
Выполните CoT несколько раз с температурой > 0 и выберите наиболее распространённый ответ. Такое голосование большинством часто даёт лучший результат, чем CoT с одной выборкой, особенно в сложных математических задачах.
Сочетание техник
Вы можете сочетать все три техники. Типичный запрос к агенту содержит:
- Системный запрос с объяснением задачи (без примеров)
- 2–3 примера для подхода с несколькими примерами
- Инструкцию рассуждать пошагово
Выберите технику
В ответах агента появляются неправильные арифметические вычисления. Какая техника поможет лучше всего?
Итоги
Три основные техники: запрос без примеров, запрос с несколькими примерами и CoT. Выбирайте технику в зависимости от задачи и при необходимости сочетайте их.
Часто задаваемые вопросы
Урок «Zero-shot, Few-shot и Chain-of-Thought» бесплатный?
Да — полный текст урока «Zero-shot, Few-shot и Chain-of-Thought» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Zero-shot, Few-shot и Chain-of-Thought»?
Три ключевые техники составления промптов: задать вопрос напрямую, показать примеры или попросить модель рассуждать пошагово перед ответом. Ты практикуешь AI Agents с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents?
Предыдущий опыт не требуется. AI Agents на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «Zero-shot, Few-shot и Chain-of-Thought»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents?
Да. Каждый урок AI Agents включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Zero-shot, Few-shot и Chain-of-Thought
- Роли системы, пользователя и ассистента
- Форматирование вывода (JSON, XML, Markdown)
- Защита входных данных от внедрения промптов