arXiv:2505.19966 80 1 мая 2025 г. PRO

Обучение выбору в контексте: демонстрация, предпочитаемая крупной языковой моделью.

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ

пример, который идеально демонстрирует требуемый формат, стиль или логику рассуждений, полезнее для LLM, чем пример, который просто похож по теме.

Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс

YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ

⚡ Оплатить через Tribute

Telegram Stars • Моментальный доступ

Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

Выберите модель ИИ:

Ваш запрос:

0 / 2000

~0.5-2 N-токенов ~10-30с

~0.3-1 N-токенов ~5-15с

80

ОЧЕНЬ ХОРОШО

Обучение выбору в контексте: демонстрация, предпочитаемая кр...

Возможности

Улучшение промптов 95%

Стилизация текстов 85%

Извлечение и структурирование данных 85%

Область

Наука и исследования 95%

Data Science и аналитика 90%

Личная продуктивность 80%

Паттерн

Новое: Отбор демонстраций по полезности 95%

КОМУ ПОЛЕЗНО

Юрист

Быстро извлекает структурированные данные из договоров, используя в качестве few-shot примера не похожий договор, а любой документ, идеально демонстрирующий нужную JSON-структуру. Это повышает точность и консистентность извлечения за счет обучения модели на 'полезном' структурном паттерне, а не на семантически близком содержании.

Маркетолог

Создает креативные рекламные тексты, предоставляя модели в качестве примера стилистически идеальный текст из другой области (например, анонс фильма для рекламы IT-продукта). Механика 'полезность > схожесть' позволяет обучить модель нужному тону и стилю, что повышает вовлеченность аудитории.

Разработчик

Пишет и рефакторит код в соответствии со строгим внутренним стандартом, давая модели в качестве примера 'золотой стандарт' кода, который демонстрирует идеальное форматирование и комментирование, но решает другую задачу. Это обеспечивает консистентность кодовой базы и сокращает время на code review.

Аналитик

Автоматизирует генерацию отчетов в стандартизированном формате, используя в промпте пример отчета из другой сферы, который идеально демонстрирует нужную структуру (выводы, рекомендации). Это обеспечивает единообразие отчетов и экономит рабочее время.

UX-писатель

Пишет краткие и эмпатичные сообщения для интерфейса, обучая модель на примере, который идеально демонстрирует нужный тон, а не содержание. Например, использует удачную подсказку как образец для написания сообщения об ошибке, что повышает удовлетворенность пользователей.

Ученый

Готовит аннотации к научным статьям, используя в качестве примера аннотацию из целевого журнала, но из другой научной области. Это позволяет точно скопировать требуемую журналом структуру (e.g., Background, Methods, Results, Conclusion) и повысить шансы на принятие статьи.

Менеджер_поддержки

Создает эмпатичные и структурированные шаблоны ответов, обучая модель на примере, идеально демонстрирующем нужный тон и структуру (например, письмо с извинениями), а не на ответе на похожий вопрос. Это повышает CSAT и стандартизирует коммуникацию.