Zero Shots Prompting

Definiție

Zero Shots Prompting este o tehnică în care solicitați modelului să îndeplinească o sarcină fără a-i oferi exemple de cum ar trebui să arate output-ul.

Structura Pattern-ului

Se elaborează prompt-ul specificând:

• Input = datele de procesat
• Task = sarcina de îndeplinit
• Output = formatul răspunsului așteptat (fără exemplu)

[Descrie sarcina]
[Furnizează input-ul]
[Indică formatul output-ului]

Exemplu

Classify the text into neutral, negative or positive.

Text: I think the vacation is okay.

Sentiment:

Ce observăm:

• Sarcina este clară: clasificare în 3 categorii
• Input-ul este dat: “I think the vacation is okay”
• Fără exemple de clasificări anterioare
• Modelul trebuie să deducă din cunoștințele sale

Rezultat așteptat:

Sentiment: Neutral

Cum funcționează?

1. Modelul folosește cunoștințele pre-antrenate
2. Înțelege sarcina din descriere
3. Aplică pattern-uri învățate la input nou
4. Generează output fără ghidare prin exemple

Zero Shots vs Few Shots

Când funcționează bine Zero Shots?

Sarcini comune:

• Clasificare sentiment - pozitiv/negativ/neutru
• Traducere - între limbi comune
• Sumarizare - texte standard
• Extragere informații - date structurate
• Răspunsuri la întrebări - factuale

Caracteristici favorabile:

• Sarcina este bine definită
• Formatul output-ului este clar
• Domeniul este cunoscut modelului

Când NU funcționează bine?

• Sarcini neobișnuite sau specifice unui domeniu îngust
• Formate de output nestandardizate
• Când precizia trebuie să fie foarte mare
• Clasificări cu categorii custom

Variații și îmbunătățiri

Cu instrucțiuni explicite:

Classify the sentiment. Answer with exactly one word:
positive, negative, or neutral.

Text: I think the vacation is okay.
Sentiment:

Cu context:

You are a sentiment analysis system.
Classify the following customer review.

Text: I think the vacation is okay.
Sentiment:

Bune practici

1. Fii clar cu sarcina

   • Descrie exact ce vrei

2. Specifică formatul output-ului

   • Un cuvânt, o propoziție, JSON, etc.

3. Verifică rezultatele

   • Zero Shots poate fi inconsistent

4. Treci la Few Shots dacă precizia e slabă

   • Adaugă exemple pentru îmbunătățire

Avantaje Zero Shots

• Rapid - nu necesită pregătirea exemplelor
• Flexibil - se adaptează la diverse sarcini
• Economic - consumă puțini tokeni

Dezavantaje Zero Shots

• Imprevizibil - rezultate pot varia
• Limitat - pentru sarcini complexe
• Dependent - de cunoștințele pre-antrenate

De reținut

Zero Shots Prompting este ideal pentru sarcini standard și bine definite, unde modelul poate aplica direct cunoștințele sale fără exemple. Pentru sarcini complexe sau personalizate, consideră Few Shots.

Întrebări de verificare

1. Ce înseamnă “zero shots” în contextul prompting-ului?
2. Când este potrivit să folosești Zero Shots vs Few Shots?
3. Ce tipuri de sarcini funcționează bine cu Zero Shots?
4. Cum poți îmbunătăți rezultatele Zero Shots fără a adăuga exemple?