3,583 papers
arXiv:2604.00851 74 1 апр. 2026 г. PRO

Preference-Based Few-Shot Prompting: показывай модели плохое и хорошее вместо списка правил

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: у Gemini качество упало НИЖЕ нуля при добавлении правил в промпт — хуже, чем вообще без инструкций. Список из десяти требований перегрузил контекст, и модель начала галлюцинировать связи. Preference-based few-shot prompting позволяет задать стандарт качества без единого явного правила. Фишка: вместо «используй цифры, не пиши клише, соблюдай структуру» — показываешь два примера с меткой «хуже/лучше» и одним пояснением к каждому. Модель делает то, что умеет лучше всего — продолжает паттерн, а не пытается удержать в голове десять одновременных ограничений.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению 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.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с