Few-Shot промптинг: почему больше примеров в промпте не значит лучше результат

Одна модель без единого примера отвечает почти наугад. Добавили один пример — точность подскочила на 65%. Другая модель на той же задаче без примеров была идеальна. Дали ей пример — начала рассуждать вместо короткого ответа, точность упала на 30%. Метод даёт протокол диагностики: за 15 минут понять, помогут ли примеры именно твоей модели, а не гадать по общим правилам. Фишка: примеры в промпте не обучают модель — они конкурируют с её внутренним прогнозом из предобучения, поэтому эффект может быть противоположным у двух моделей на одной задаче.