Сколько примеров достаточно, чтобы модель поняла паттерн работы

12 октября 2026

В few-shot промптах, где нужно научить модель определённому способу обработки данных, количество примеров вовсе не главное. Два хорошо подобранных примера часто дают лучший результат, чем пять случайных.

Примеры должны охватывать граничные случаи: типичный вариант, сложный или неоднозначный, и часто один крайний случай. Это помогает модели правильно применять правило, а не просто копировать структуру.

Когда нужно больше

Если паттерн сложный или содержит много исключений, количество примеров растёт до четырёх-пяти. Но каждый добавленный пример должен привносить новую информацию, а не повторять известное.

Бывает полезно сначала попробовать с минимумом примеров, а потом добавлять, если модель не справляется. Это экономит длину контекста и часто показывает, что примеров уже достаточно.

Переизбыток примеров может запутать модель вместо того, чтобы помочь. Правило простое: столько примеров, чтобы логика была ясна, но не больше.