Few-shot prompting — техника, при которой вы показываете ChatGPT несколько примеров желаемого результата прямо в промпте. Модель «понимает» паттерн и воспроизводит его для вашей задачи. Это как показать образец перед тем, как попросить сделать что-то похожее.
В отличие от дообучения (fine-tuning), few-shot не требует технических навыков и работает мгновенно. Вы просто добавляете примеры в текст запроса.
Что такое few-shot learning
Few-shot learning (обучение на нескольких примерах) — способность модели выполнять задачу, увидев всего несколько образцов. ChatGPT анализирует паттерн в примерах и применяет его к новым данным.
Как это работает
- Вы даёте 2-5 пар «вход → выход»
- ChatGPT находит закономерность
- Применяет её к вашему запросу
Простой пример:
«Преврати в хэштег:
искусственный интеллект → #ИскусственныйИнтеллект
машинное обучение → #МашинноеОбучение
нейронные сети → ?»
Ответ ChatGPT: #НейронныеСети
Zero-shot, One-shot, Few-shot
| Тип | Примеров | Когда использовать |
|---|---|---|
| Zero-shot | 0 | Простые задачи, стандартные форматы |
| One-shot | 1 | Понятный паттерн, минимум вариаций |
| Few-shot | 2-5 | Сложный формат, специфический стиль |
Zero-shot (без примеров)
«Переведи на английский: Привет, как дела?»
Работает для стандартных задач.
One-shot (один пример)
«Напиши отзыв в стиле:
Пример: "Отличный продукт! Доставили за 2 дня, качество супер. Рекомендую! ⭐⭐⭐⭐⭐"
Товар: беспроводные наушники»
Few-shot (несколько примеров)
«Классифицируй отзыв:
"Быстрая доставка, всё понравилось" → Положительный
"Товар пришёл сломанным, деньги не вернули" → Отрицательный
"Нормально, но ожидал большего" → Нейтральный
"Заказывал уже третий раз, качество стабильное" → ?»
Структура few-shot промпта
Базовая структура
- Инструкция — что нужно сделать (опционально)
- Примеры — пары вход-выход
- Запрос — ваши данные для обработки
Формат примеров
Используйте чёткие разделители:
Вариант 1 — стрелка:
Вход → Выход
Вариант 2 — двоеточие:
Вход: текст
Выход: результат
Вариант 3 — нумерация:
Пример 1:
Текст: ...
Ответ: ...
Практические примеры few-shot промптов
Пример 1: Генерация заголовков
Промпт:
«Напиши кликбейтный заголовок для статьи.
Тема: удалённая работа
Заголовок: 7 секретов продуктивности на удалёнке, о которых молчат работодатели
Тема: инвестиции для начинающих
Заголовок: Как я превратил 10 000 рублей в пассивный доход: история новичка
Тема: изучение английского
Заголовок: »
Пример 2: Преобразование формата данных
Промпт:
«Преобразуй данные в JSON.
Иван Петров, 28 лет, Москва, разработчик →
{"name": "Иван Петров", "age": 28, "city": "Москва", "job": "разработчик"}
Анна Сидорова, 34 года, Санкт-Петербург, дизайнер →
{"name": "Анна Сидорова", "age": 34, "city": "Санкт-Петербург", "job": "дизайнер"}
Михаил Козлов, 41 год, Казань, менеджер →»
Пример 3: Tone of voice бренда
Промпт:
«Перепиши текст в стиле нашего бренда — дружелюбно, с юмором, без канцеляризмов.
Оригинал: "Уважаемые клиенты! Информируем вас о том, что в период с 1 по 5 января офис не работает."
Наш стиль: "Ребята, мы тоже люди и хотим оливье! 🎄 С 1 по 5 января отдыхаем. Напишите нам 6-го — обязательно ответим!"
Оригинал: "Приносим извинения за доставленные неудобства. Ваша заявка будет обработана в течение 24 часов."
Наш стиль: "Упс, что-то пошло не так! 🙈 Уже чиним. Максимум через сутки всё заработает. Спасибо за терпение!"
Оригинал: "Для получения скидки необходимо ввести промокод в соответствующее поле при оформлении заказа."
Наш стиль: »
Пример 4: Классификация
Промпт:
«Определи тип обращения в поддержку.
"Не могу войти в личный кабинет, пишет неверный пароль" → Техническая проблема
"Хочу вернуть товар, он мне не подошёл" → Возврат
"Когда будет доставка? Заказ 5 дней в пути" → Статус заказа
"Сколько стоит подписка на год?" → Вопрос о продукте
"Вы худшая компания, никогда больше не закажу" → Жалоба
"Оплатил заказ, но статус не изменился, деньги списались" →»
Пример 5: Генерация SQL
Промпт:
«Напиши SQL-запрос по описанию. Таблицы: users (id, name, email, created_at), orders (id, user_id, amount, status, created_at).
Описание: Все пользователи, зарегистрированные в 2024 году
SQL: SELECT * FROM users WHERE YEAR(created_at) = 2024;
Описание: Общая сумма заказов по каждому пользователю
SQL: SELECT user_id, SUM(amount) as total FROM orders GROUP BY user_id;
Описание: Пользователи, у которых нет ни одного заказа
SQL: »
💡 Совет: Few-shot работает лучше всего в связке с другими техниками промптинга. Хотите узнать, какие из них дадут вам максимальный эффект на ваших задачах? Пройдите наш бесплатный тест из 7 вопросов — определим уровень и подскажем модули курса. Бонус — скидка 500 ₽.
Советы по составлению few-shot промптов
Сколько примеров нужно
- 2-3 примера — для простых паттернов
- 4-5 примеров — для сложных форматов
- Больше 5 — редко нужно, может запутать
Качество важнее количества
Примеры должны быть:
- Разнообразными (покрывать разные случаи)
- Консистентными (в едином формате)
- Репрезентативными (похожими на реальные задачи)
Порядок примеров имеет значение
Последние примеры влияют сильнее. Ставьте самые важные или сложные случаи ближе к концу.
Типичные ошибки:
- Примеры противоречат друг другу
- Слишком похожие примеры (нет вариативности)
- Примеры не соответствуют реальной задаче
- Непоследовательный формат между примерами
Комбинируйте с другими техниками
Few-shot отлично сочетается с:
- Role prompting — задайте роль + покажите примеры
- Chain of Thought — покажите примеры с рассуждениями
- Системные промпты — примеры в Custom Instructions
Заключение
Few-shot prompting — один из самых практичных инструментов. Когда словами не получается объяснить желаемый результат, просто покажите примеры. ChatGPT удивительно хорошо улавливает паттерны.
Начните с 2-3 примеров и добавляйте больше, если результат недостаточно точный. Сохраняйте удачные few-shot промпты — они пригодятся для повторяющихся задач.
Хотите собрать собственную библиотеку few-shot шаблонов под рабочие задачи? Курс «GPT Азбука» закрывает все темы этой статьи и идёт дальше — 100 уроков, 500+ готовых промптов и техники, которые работают в связке с few-shot. Тарифы — от 3 490 ₽.