Вокруг промптов вырос культ «правильных заклинаний». Некоторые шлют ChatGPT простыни на 2000 знаков: «Ты должен отвечать кратко, как профессор, без зауми, списки только чётные...» И удивляются, что ИИ плюёт на половину. Потому что языковую модель не учили выполнять алгоритмические инструкции. Её учили подражать. Она ищет паттерны. А длинное абстрактное описание — как для студента лекция на незнакомом языке: слова знакомые, а смысл ускользает.

Решение: few-shot (обучение на нескольких примерах) — не магия, а эволюция промптов. Показываете 2–3 пары «вопрос → идеальный ответ». ИИ достраивает закономерность сам. Как учить ребёнка задачам не через теорию, а через три разобранных примера.

Принципы:

Примеры из разных областей (чтобы выделить суть). Строго одинаковое оформление (Вопрос: / Ответ:). Никаких лишних правил — они проявятся из примеров.

Разбор: было / стало

❌ Как не надо (графомания): «Ты — финансовый консультант. Отвечай чётко, сначала цифры, потом вывод. Не используй “к сожалению”. Если про риски — выдели жирным...»

✅ Как надо (три образца):

Вопрос: Акции X — покупать? Ответ: Прогноз -5..-7%. Ждите отчёта.

Вопрос: Как копить с 50т? Ответ: Норма 10-15% (5-7,5т). Автоплатёж.

Вопрос: {ваш вопрос} Ответ: Модель сама вычленит: ответ краток, цифры в начале, совет конкретен. Не надо «объяснять» словами.

Готовый шаблон:

Примеры: 2+2=? → 4 5*3=? → 15 Реши: 12/4=? Без инструкции «ты должен решать арифметику» ИИ даст 3. Два примера создали паттерн.

Три примера заменяют полстраницы правил. Экономия времени и нервов.

Какие задачи вы пытались объяснить ИИ через простыни, но он не понимал? Или few-shot удивил?