Few-Shot промпты

Few-Shot Prompting

few shot Few-shot prompting

Метод	Что это значит для пользователя	Как применять в маркетинге	Пример промпта
KNN	Используй похожие примеры для создания нового контента	Найдите успешные примеры из прошлых кампаний и создайте что-то похожее.	"Вот 3 успешных поста из нашего блога: 1. '10 способов увеличить продажи'; 2. 'Как написать продающий текст'; 3. 'Секреты email-маркетинга'. На основе этих примеров предложи тему и структуру для нового поста."
Vote-K	Сравни несколько вариантов и выбери лучший	Создайте несколько форматов контента или идей и выберите самый эффективный на основе анализа.	"Проанализируй эти три формата контента: 1. Длинная статья (конверсия 5%); 2. Короткий пост (конверсия 3%); 3. Инфографика (конверсия 4%). Какой формат лучше использовать для новой темы?"
SG-ICL	Генерируй примеры самостоятельно	Используйте модель для генерации идей или примеров, если у вас нет данных или референсов.	"Сгенерируй 3 примера успешных заголовков для статей о маркетинге. Используя эти примеры, создай 5 новых заголовков для нашего блога."
Prompt Mining	Подбирай правильные формулировки запросов	Тестируйте разные версии промптов, чтобы получить лучший результат от модели.	"Проанализируй эти варианты призывов к действию: 1. 'Узнайте больше →'; 2. 'Получите бесплатный гайд'; 3. 'Начните прямо сейчас'. Предложи 3 новых варианта CTA для лендинга."
LENS	Отфильтруй нерелевантные данные	Итеративно отбирайте только те данные, которые действительно полезны для задачи (например, успешные кампании).	"Используя данные о прошлых рекламных кампаниях, итеративно отфильтруй нерелевантные примеры и предложи лучшие идеи для новой кампании."
UDR	Найди скрытые закономерности в данных	Используйте эмбеддинги текста или других данных, чтобы выявить скрытые паттерны в отзывах клиентов или поведении аудитории.	"Проанализируй эмбеддинги текстов отзывов клиентов, чтобы выявить скрытые паттерны недовольства продуктом."
Active Example Selection	Выбери самые важные данные	Сосредоточьтесь на наиболее информативных примерах или данных, которые дадут максимальную пользу при анализе или обучении модели.	"Используя данные о продуктивности сотрудников, выбери наиболее информативные примеры для обучения алгоритма оценки эффективности."
Zero-Shot	Решай задачи без обучающих данных	Используйте модель для генерации идей или решений без предоставления конкретных обучающих данных (только общий контекст).	"На основе общего понимания маркетинга предложи стратегию продвижения нового продукта на рынок без использования исторических данных."

Последовательный промпт few shot

Конечно! Вот универсальный последовательный промпт, который можно адаптировать к любой задаче. Он сохраняет логику применения техник **KNN**, **Vote-K**, **LENS**, **UDR**, и **Active Example Selection**, но без привязки к конкретным примерам.

---

### **Цель:** Оптимизировать процесс генерации идей или решений для любой задачи.

---

### **1. KNN (Поиск похожих примеров)**  
**Шаг:** Найдите успешные примеры из прошлого опыта, чтобы использовать их как основу.  
**Универсальный промпт:**
```
Вот несколько успешных примеров, связанных с этой задачей:
1. [Пример 1: описание и результат]
2. [Пример 2: описание и результат]
3. [Пример 3: описание и результат]

На основе этих примеров предложи новый вариант решения задачи, который будет соответствовать заданной цели.
```

---

### **2. Vote-K (Коллективное решение)**  
**Шаг:** Сравните несколько вариантов решений и выберите лучший.  
**Универсальный промпт:**
```
Вот три возможных варианта решения задачи:
1. [Вариант 1: краткое описание]
2. [Вариант 2: краткое описание]
3. [Вариант 3: краткое описание]

Оцени каждый вариант по следующим критериям: [Критерий 1], [Критерий 2], [Критерий 3]. Выбери лучший вариант и объясни свой выбор.
```

---

### **3. LENS (Итеративная фильтрация данных)**  
**Шаг:** Отфильтруйте нерелевантные данные или идеи, чтобы сосредоточиться на самых полезных.  
**Универсальный промпт:**
```
Используя предложенный вариант решения задачи, сформируй список из [количество] идей/подходов/шагов. Затем итеративно отфильтруй менее релевантные варианты, оставив только те, которые максимально соответствуют заданной цели.
```

---

### **4. UDR (Встраивание данных и поиск паттернов)**  
**Шаг:** Найдите скрытые закономерности в данных (например, в отзывах или поведении аудитории).  
**Универсальный промпт:**
```
Проанализируй доступные данные по задаче (например, отзывы, статистику, поведение пользователей). Выяви скрытые закономерности или паттерны и предложи, как их учесть при разработке решения.
```

---

### **5. Active Example Selection (Выбор наиболее информативных примеров)**  
**Шаг:** Сосредоточьтесь на самых информативных примерах, которые помогут улучшить результат.  
**Универсальный промпт:**
```
Из следующих примеров/данных выбери наиболее информативный:
1. [Пример 1: краткое описание]
2. [Пример 2: краткое описание]
3. [Пример 3: краткое описание]

Объясни, почему выбранный пример наиболее полезен для достижения цели.
```

---

### Итоговая структура:
1. **KNN:** Используйте прошлый опыт для создания базы идей.
2. **Vote-K:** Сравните варианты и выберите лучший.
3. **LENS:** Отфильтруйте лишнее для повышения фокуса.
4. **UDR:** Учитывайте скрытые закономерности в данных.
5. **Active Example Selection:** Сконцентрируйтесь на самых ценных данных.

---

Этот универсальный промпт можно адаптировать для любой задачи — от маркетинга до анализа данных или даже стратегического планирования! Просто замените placeholders ([Пример 1], [Критерии], [Данные]) на свои данные или контекст задачи!

Что это такое?
Few-shot prompting (обучение на нескольких примерах) — это метод взаимодействия с ИИ моделями, когда для обучения модели выполнению задачи ей предоставляется всего несколько примеров (обычно от 2 до 5). Это позволяет модели быстро адаптироваться к новым задачам без необходимости обширного дообучения.
Как работает?

Формулировка задачи: Вы четко описываете, что должна сделать ИИ модель (например, классифицировать текст, написать описание, перевести предложение).
Предоставление примеров: Вы показываете модели несколько примеров, иллюстрирующих, как эта задача должна быть выполнена. Каждый пример состоит из входных данных и желаемого результата.
Новый случай: Вы даете модели новые входные данные, для которых она должна сгенерировать результат, основываясь на изученных примерах.

Преимущества:

Быстрая адаптация: Модель быстро учится выполнять новые задачи.
Экономия ресурсов: Не требует большого количества данных для обучения.
Гибкость: Подходит для широкого спектра задач.

Примеры использования:

Классификация текста: Определение тональности отзывов, категоризация новостей.
Генерация текста: Написание описаний товаров, создание рекламных текстов.
Машинный перевод: Перевод с одного языка на другой.
Ответы на вопросы: Поиск ответов на вопросы в заданном тексте.
Создание идей: Генерация идей для контента, brainstorming.

Ключевые моменты:

Качество инструкции: Инструкция должна быть четкой и недвусмысленной.
Релевантность примеров: Примеры должны точно соответствовать задаче и показывать желаемый формат результата.
Разнообразие примеров: Примеры должны охватывать различные аспекты задачи.

Отличие от обратного промптинга (Reverse Prompting):

Направление:Few-shot: От промпта и примеров -> к результату. Вы даете инструкцию, примеры и получаете результат для нового случая.
Обратный: От результата -> к промпту. У вас есть готовый результат, и вы просите ИИ сгенерировать промпт, который мог бы привести к этому результату.
Цель:Few-shot: Обучить модель выполнять задачу.
Обратный: Понять, как работает модель, и научиться составлять эффективные промпты.
Результат:Few-shot: Результат выполнения задачи для нового случая.
Обратный: Промпт, который мог бы привести к заданному результату.

В кратце:

Few-shot: "Вот как надо делать, сделай так же."
Обратный: "Вот что получилось, объясни, как ты это сделал."

Техника "обучения на образцах"

Exemplar (обучение на образцах) - это техника промптинга, где мы предоставляем AI конкретные примеры желаемого формата или типа ответа. Вот практический пример:
Допустим, мы хотим, чтобы AI анализировал эмоциональный тон отзывов клиентов. Вот как будет выглядеть промпт с использованием образцов:

Проанализируй эмоциональный тон следующих отзывов, используя категории: Позитивный, Негативный, Нейтральный.

Примеры:
Отзыв: "Доставка была быстрой, товар отличного качества!"
Анализ: Позитивный (энтузиазм, похвала качества и сервиса)

Отзыв: "Средний магазин, ничего особенного."
Анализ: Нейтральный (отсутствие явных эмоций, констатация фактов)

Отзыв: "Ужасное обслуживание, больше никогда не вернусь!"
Анализ: Негативный (сильное недовольство, категоричность)

Теперь проанализируй этот отзыв:
"Заказывала здесь уже трижды, каждый раз все четко и аккуратно упаковано. Единственное - долгая доставка."