Zero-shot- och few-shot-prompting
Bemästra promptingtekniker som inte kräver några exempel (zero-shot) eller endast ett fåtal exempel (few-shot) för att styra modellens beteende.
Zero-shot- och few-shot-prompting är en gratis lektion i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare på CoddyKit. Detta är lektion 3 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare innehåller totalt 4 lektioner.
Vägled LLM:er med exempel
LLM:er behöver ofta vägledning. Med zero-shot anger ni uppgiften utan exempel; med few-shot tar ni med några exempel för att visa vad ni förväntar er.
Zero-shot: förlita sig på kunskap
Zero-shot prompting ger modellen en uppgift utan exempel – modellen förlitar sig helt på sin förtränade kunskap. Det är effektivt och passar bra för vanliga, raka uppgifter.
Zero-shot i praktiken: sammanfattning
Här är en zero-shot-prompt för sammanfattning: inga exempel på sammanfattningar, bara själva uppgiften. Modellen förlitar sig på sin allmänna förståelse av hur man sammanfattar.
Summarize the following text in one sentence:
"The quick brown fox jumped over the lazy dog. This action demonstrated the fox's agility and the dog's relaxed nature. It was a sunny afternoon, perfect for such playful antics."Zero-shot: sentimentanalys
Zero-shot fungerar också utmärkt för sentimentanalys – ange bara uppgiften så klassificerar modellen texten. Perfekt för snabba kontroller utan specialiserade kategorier.
Classify the sentiment of the following product review as Positive, Negative, or Neutral:
"The battery life is terrible, but the camera is surprisingly good."När zero-shot inte räcker till
Zero-shot har begränsningar: anpassade utdataformat, resonemang i flera steg, tvetydiga uppgifter och konsekvens mellan frågor kan alla orsaka problem. Där kommer few-shot till hjälp.
Few-shot: lär av exempel
Few-shot prompting innehåller några exempel på indata och utdata direkt i prompten. De visar mönstret, stilen eller formatet och förbättrar precisionen vid svåra uppgifter.
Strukturera few-shot-prompter
En few-shot-prompt består av: instruktion, ett par exempel på indata och utdata och därefter er nya indata. Håll exemplen tydliga, kortfattade och representativa.
Instruction:
Input: Example 1 Input
Output: Example 1 Output
Input: Example 2 Input
Output: Example 2 Output
Input: Your New Input
Output:Few-shot i praktiken: strukturerad utdata
Vill ni ha JSON-utdata? Few-shot är perfekt – exemplen nedan fastställer den exakta strukturen för sentiment och säkerhet, så modellen kopierar formen.
Classify the sentiment of the following reviews and output as JSON:
Review: "This movie was fantastic!"
Output: {"sentiment": "Positive", "confidence": "High"}
Review: "I didn't like it at all."
Output: {"sentiment": "Negative", "confidence": "High"}
Review: "It was okay, nothing special."
Output: {"sentiment": "Neutral", "confidence": "Medium"}
Review: "The product worked sometimes, but often failed."
Output:Few-shot: konsekvent ton och stil
Few-shot passar perfekt för ton och stil: det är svårt att beskriva "quirky," men enkelt att visa. Dessa exempel lär modellen en kort och slagkraftig rubrikstil.
Rephrase the following sentences into a short, catchy, and slightly quirky headline:
Original: "A group of scientists discovered a new species of glowing mushroom in the Amazon rainforest."
Headline: "Amazon Glow-Shroom Shines!"
Original: "The city council decided to ban plastic bags to protect the environment."
Headline: "Bag the Bags: City Goes Green!"
Original: "A new study suggests that eating chocolate can improve your mood."
Headline:Zero-shot kontra few-shot: välj rätt verktyg
Välj zero-shot för enkla och vanliga uppgifter till lägre kostnad, och few-shot för specifika format, nischad kunskap och situationer där konsekvens verkligen är viktig.
Snabbtest om prompting
Ni behöver en LLM för att extrahera specifika data ur kundrecensioner (t.ex. produktnamn, problemtyp och föreslagen förbättring) och mata ut dem som ett strukturerat JSON-objekt. Vilken promptingteknik skulle vara mest effektiv?
Sammanfattning: bemästra era prompter
Sammanfattning: zero-shot är snabbt och effektivt för allmänna uppgifter; few-shot använder exempel för att öka precision och konsekvens i komplexa uppgifter. Anpassa verktyget efter uppgiften.
Lär dig Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Vanliga frågor
Är lektionen ”Zero-shot- och few-shot-prompting” gratis?
Ja – hela texten till ”Zero-shot- och few-shot-prompting” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare innehåller totalt 4 lektioner.
Vad lär jag mig i ”Zero-shot- och few-shot-prompting”?
Bemästra promptingtekniker som inte kräver några exempel (zero-shot) eller endast ett fåtal exempel (few-shot) för att styra modellens beteende. Ni övar på Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 3 av 4.
Hur lång tid tar lektionen ”Zero-shot- och few-shot-prompting”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare-lektionen?
Ja. Varje Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- Introduktion till LLM:er och prompting
- Grundläggande promptstrukturer
- Zero-shot- och few-shot-prompting
- Vanliga promptningsfällor och hur ni undviker dem