Few-Shot Prompting
Alternatif isimler: few shot prompting, örnekli prompt
Modele birkaç örnek vererek istenen çıktı formatını öğrettiğiniz prompt tekniğidir.
Few-shot prompting'de modele görevi açıklayan 2-5 örnek girdi ve çıktı çifti verirsiniz. Model bu örneklerden formatı, tonu ve mantığı çıkarır ve yeni girdileri aynı şekilde işler. Sınıflandırma, çıkarım, format dönüştürme ve stilize etme gibi görevlerde zero-shot'a göre belirgin biçimde daha tutarlı sonuç verir.
Few-shot örnekleri seçerken; çeşitliliği, sınır durumları kapsamasını ve gerçek üretim verisine yakınlığı gözetin. 'Kolay-orta-zor' bir spektrum vermek, modelin sadece tek bir tipi taklit etmesini engeller. Örnek sayısı arttıkça token maliyeti büyüdüğünden 3-5 örnek çoğu görev için yeterlidir.
Örnek prompt
Duygu analizi için few-shot prompt
Cümlenin duygusunu pozitif/negatif/nötr olarak etiketle.
Cümle: Sipariş hızlı geldi.
Etiket: pozitif
Cümle: Paket hasarlıydı.
Etiket: negatif
Cümle: Kargo kuryesi kapıyı çaldı.
Etiket: nötr
Cümle: {{input}}
Etiket:Sık yapılan hatalar
- Tek tip örnek vermek; model tüm girdileri o tipe yakınsatır.
- Çok uzun örnekler; bağlam penceresini doldurur ve gerçek girdiye yer kalmaz.
- Tutarsız etiketler; model hangi kuralı izleyeceğini anlamaz.
Sıkça sorulan sorular
Few-shot ile zero-shot arasındaki fark nedir?
Zero-shot sadece talimat verir; few-shot ise talimata ek olarak 2-5 örnek girdi-çıktı çifti içerir. Few-shot daha tutarlı format üretir.
Kaç örnek ideal?
Görev karmaşıklığına göre 3-5 örnek çoğu durumda yeterlidir; sınıflandırma görevlerinde sınıf başına en az 1 örnek bulundurmak iyi bir pratiktir.