Техника few-shot: учим ChatGPT-5 примерами из боя

17 сентября 2026

Few-shot — это показ модели 2–5 примеров пар «входные данные → нужный результат» перед основным запросом. Вместо того чтобы описывать правила извлечения данных, показываем пример сложного текста и как из него правильно извлечь информацию. Модель учится из примеров быстрее, чем из инструкций.

Примеры должны быть реалистичны — из тех же данных, с которыми будет работать модель. Если анализируем отзывы, примеры берём из реальных отзывов, если обрабатываем техническую документацию, примеры — из реальной документации. Примеры из воздуха часто вводят в заблуждение.

Практика few-shot в промптах

Структура: инструкция о роли и задаче, затем блок примеров (3–5 пар входа-выхода), затем новый пример для обработки, после которого модель продолжает в том же стиле. Примеры экономят время на объяснение и часто дают точнее результат.

Качество примеров критично. Если показать пример с ошибкой, модель может её повторить. Поэтому примеры нужно проверить вручную и убедиться, что они образцовые — правильные решения, ожидаемый формат, нужный стиль.

Few-shot особенно полезен, когда правила неявные: как оценить тон высказывания, как выделить суть в путанном тексте, как переформатировать данные нестандартного формата. Вместо долгого объяснения правила показываем примеры — и модель сама выводит закономерность.