Промптинг без примеров и с несколькими примерами
Узнайте, как получать ответы без примеров или предоставляя несколько наглядных примеров.
«Промптинг без примеров и с несколькими примерами» — бесплатный урок AI Prompt Engineering на CoddyKit. Это урок 2 из 3. 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 Prompt Engineering, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Prompt Engineering содержит 3 уроков всего.
Введение в промптинг без примеров и с несколькими примерами
Добро пожаловать на урок, посвященный промптингу без примеров и с несколькими примерами! Это фундаментальные техники, которые помогают направлять большие языковые модели (LLM) при выполнении задач.
Понимание этих техник поможет Вам получать от ИИ более качественные и точные результаты.
Понимание режима без примеров
Промптинг без примеров означает постановку задачи перед LLM без предоставления примеров ее выполнения.
- Вы полагаетесь исключительно на предварительно обученные знания LLM.
- Промпт содержит только инструкции и входные данные.
- Этот подход эффективен для простых и распространенных задач, с которыми LLM, скорее всего, сталкивалась во время обучения.
Режим без примеров на практике: классификация
Вот пример работы без примеров. Мы просим LLM определить тональность текста, не показывая ей предыдущие примеры классификации тональности.
Попробуйте запустить этот пример:
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)}")Режим без примеров: извлечение информации
Промптинг без примеров также отлично подходит для извлечения из текста конкретных фрагментов информации.
Мы просто сообщаем LLM, что нужно найти, а она использует свои общие знания, чтобы это обнаружить.
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)}")Ограничения режима без примеров
Несмотря на свою мощь, промптинг без примеров имеет ограничения:
- Неоднозначность: Задачи, допускающие разные толкования, могут давать непоследовательные результаты.
- Новизна: Если задача или понятие очень новые либо узкоспециализированные, LLM может испытывать трудности без примеров.
- Сложность: Для многоэтапных рассуждений или строго заданного форматирования одних инструкций может быть недостаточно.
Знакомство с промптингом с несколькими примерами
Промптинг с несколькими примерами устраняет ограничения режима без примеров, добавляя в промпт несколько примеров входных данных и результатов.
- Эти примеры показывают LLM, какую задачу нужно выполнить, а также какой стиль или формат использовать.
- Это похоже на то, как ученику показывают несколько решенных задач, прежде чем попросить его решить новую.
- Эта техника значительно повышает качество выполнения сложных или неоднозначных задач.
Режим с несколькими примерами на практике: переформулирование
Здесь мы приводим пример преобразования предложения в действительный залог. Это помогает LLM понять, какое именно преобразование нам нужно.
Обратите внимание, как пример проясняет задачу:
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)}")Режим с несколькими примерами: генерация кода
Промптинг с несколькими примерами чрезвычайно полезен для генерации кода или соблюдения определенных форматов результата.
Показав пример желаемого кода, например сигнатуры и тела функции, Вы помогаете LLM точнее воспроизвести эту структуру.
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)}")Выбор подходящей техники
Как решить, использовать ли режим без примеров или режим с несколькими примерами?
- Без примеров: Лучше всего подходит для простых, хорошо понятных задач, для которых достаточно общих знаний LLM. Такой подход краток и экономит место в запросе.
- С несколькими примерами: Идеален для сложных, тонких или нестандартных задач, требующих определенного формата или стиля. Он дает важные указания и повышает точность, но использует больше токенов.
Проверка режимов без примеров и с примерами
Какая техника создания промптов обычно лучше подходит для простых, четко определенных задач, не требующих конкретных примеров?
Повторение: сила промптинга
Вы изучили две фундаментальные техники создания промптов:
- Промптинг без примеров использует только инструкции и задействует обширные знания LLM для решения простых задач.
- Промптинг с несколькими примерами добавляет в промпт примеры, давая важные указания для получения более сложных, тонких или нестандартных результатов.
Освоив эти техники, Вы сможете эффективнее взаимодействовать с LLM и получать желаемые результаты!
Изучай AI Prompt Engineering с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 53
- Уроки
- 199
Часто задаваемые вопросы
Урок «Промптинг без примеров и с несколькими примерами» бесплатный?
Да — полный текст урока «Промптинг без примеров и с несколькими примерами» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Prompt Engineering, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Prompt Engineering содержит 3 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Промптинг без примеров и с несколькими примерами»?
Узнайте, как получать ответы без примеров или предоставляя несколько наглядных примеров. Ты практикуешь AI Prompt Engineering 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 Prompt Engineering?
Предыдущий опыт не требуется. AI Prompt Engineering 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 2 из 3.
Сколько времени занимает урок «Промптинг без примеров и с несколькими примерами»?
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 Prompt Engineering?
Да. Каждый урок AI Prompt Engineering 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
- Возможности LLM
- Промптинг без примеров и с несколькими примерами
- Ролевые промпты и промпты с заданной персоной