Сколько примеров нужно показать модели, чтобы она поняла паттерн
Few-shot обучение работает эффективнее, чем казалось раньше. Модели типа ChatGPT-5 способны схватить закономерность уже на 2–3 примерах, если они достаточно репрезентативны и освещают граничные случаи.
Добавление пятого-шестого примера редко улучшает результат — скорее срабатывает эффект насыщения, когда модель начинает переучиваться на мелкие детали вместо общего правила. Важнее всего разнообразие и чёткость примеров.
Где экономить и где не экономить
Минимум два примера нужны для любого нетривиального паттерна; одного недостаточно, чтобы модель не спутала частное с общим. Если паттерн задействует исключения или граничные случаи, третий пример для них обязателен.
При выборе примеров стоит ориентироваться на разные контексты и форматы: если паттерн срабатывает на коротких текстах и длинных, покажите оба. Вес одного качественного примера может быть больше, чем трёх поверхностных.
Экспериментируйте с перестановкой порядка примеров в промпте — иногда первый пример якорит внимание модели сильнее остальных, и это влияет на усвоение паттерна больше, чем их количество.