Techniki Promptowania - Zero-Shot, Few-Shot i Chain-of-Thought

Wprowadzenie do technik promptowania

Nie każde zadanie wymaga takiego samego podejścia. Proste pytanie zadasz wprost, ale złożony problem trzeba modelowi rozłożyć na części. Pokażę Ci trzy techniki, na których opiera się cała reszta kursu, i podpowiem, po czym poznasz, że pora sięgnąć po kolejną.

Zero-Shot Prompting

Zero-shot to technika, w której prompt nie zawiera żadnych przykładów ani demonstracji. Model otrzymuje bezpośrednią instrukcję i musi sam zrozumieć zadanie.

Jak to działa?

Model wykorzystuje wiedzę zdobytą podczas treningu (instruction tuning), aby zrozumieć zadanie bez dodatkowych przykładów.

Sklasyfikuj poniższy tekst do jednej z kategorii: technologia, sport, polityka, nauka.

Tekst: Naukowcy z CERN odkryli nową cząstkę elementarną podczas eksperymentów w Wielkim Zderzaczu Hadronów.

Kategoria:

Odpowiedź: Nauka

Kiedy stosować Zero-Shot? Klasyfikacja tekstów, proste tłumaczenia, odpowiadanie na faktograficzne pytania, gdy nie masz dostępnych przykładów, gdy zadanie jest intuicyjne i jednoznaczne.

Ograniczenia: zero-shot może zawodzić przy złożonych lub nietypowych zadaniach. Gdy wyniki są niezadowalające, przejdź do few-shot prompting.

Few-Shot Prompting

Few-shot to technika uczenia w kontekście (in-context learning), gdzie dostarczasz modelowi kilka przykładów pokazujących, jak wykonać zadanie. Model uczy się wzorca z przykładów i stosuje go do nowego zapytania.

Terminologia

1-shot - jeden przykład, 3-shot - trzy przykłady, 5-shot - pięć przykładów. Więcej przykładów nie zawsze znaczy lepiej - zwykle 3-5 wystarcza.

Określ sentyment recenzji:

Recenzja: "Produkt świetny, polecam każdemu!"
Sentyment: Pozytywny

Recenzja: "Totalnie zmarnowane pieniądze, nie działa."
Sentyment: Negatywny

Recenzja: "Produkt jest OK, nic specjalnego."
Sentyment: Neutralny

Recenzja: "Kupiłem to tydzień temu i jestem zachwycony jakością!"
Sentyment:

Odpowiedź: Pozytywny

Nauka nowych koncepcji

Few-shot jest szczególnie przydatny przy uczeniu modelu nowych, nieznanych koncepcji:

"Whatpu" to małe, futrzaste zwierzę żyjące w Tanzanii.
Przykład zdania z whatpu:
"Podczas podróży po Afryce widzieliśmy te urocze whatpu."

"Farduddle" oznacza skakanie bardzo szybko w górę i w dół.
Przykład zdania z farduddle:

Odpowiedź: “Dzieci zaczęły farduddle z radości, gdy usłyszały o wycieczce.”

Wskazówki dla skutecznego Few-Shot: różnorodność przykładów (wybieraj przykłady pokrywające różne przypadki), spójny format (utrzymuj identyczną strukturę we wszystkich przykładach), reprezentatywność (przykłady powinny być typowe dla zadania), prawdziwe etykiety (używaj poprawnych odpowiedzi w przykładach).

Ograniczenia Few-Shot: technika ta może nie wystarczyć przy zadaniach wymagających złożonego rozumowania, arytmetyki czy wieloetapowej logiki. W takich przypadkach potrzebujesz Chain-of-Thought.

Chain-of-Thought (CoT) Prompting

Chain-of-Thought (Łańcuch Myśli) to technika wprowadzona przez Wei et al. (2022), która umożliwia złożone rozumowanie poprzez pośrednie kroki. Zamiast od razu podawać odpowiedź, model pokazuje etapy swojego rozumowania.

Kluczowa idea

CoT zmusza model do “myślenia na głos” - rozbijania problemu na mniejsze kroki i pokazywania toku rozumowania przed podaniem finalnej odpowiedzi.

Problem bez CoT:

Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej:
15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.
Prawda czy fałsz?

Odpowiedź bez CoT: Prawda (BŁĘDNA!)

Problem z CoT (Few-Shot CoT):

Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej:
4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
Rozwiązanie: Liczby nieparzyste to: 9, 15, 1.
Suma: 9 + 15 + 1 = 25.
25 jest liczbą nieparzystą.
Odpowiedź: Fałsz

Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej:
15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.
Rozwiązanie:

Odpowiedź z CoT: Liczby nieparzyste to: 15, 5, 13, 7, 1. Suma: 15 + 5 + 13 + 7 + 1 = 41. 41 jest liczbą nieparzystą. Odpowiedź: Fałsz (POPRAWNA!)

Zero-Shot CoT - magiczna fraza

Badacze Kojima et al. (2022) odkryli, że można wywołać rozumowanie krok po kroku bez podawania przykładów - wystarczy dodać frazę: “Let’s think step by step” (Pomyślmy krok po kroku).

Bez frazy CoT:

Poszedłem na targ i kupiłem 10 jabłek.
Dałem 2 sąsiadowi i 2 hydraulikowi.
Potem kupiłem jeszcze 5 i zjadłem 1.
Ile jabłek mi zostało?

Odpowiedź:

Odpowiedź: 11 jabłek (BŁĘDNA!)

Z frazą CoT:

Poszedłem na targ i kupiłem 10 jabłek.
Dałem 2 sąsiadowi i 2 hydraulikowi.
Potem kupiłem jeszcze 5 i zjadłem 1.
Ile jabłek mi zostało?

Pomyślmy krok po kroku.

Odpowiedź: 1. Zacząłem z 10 jabłkami. 2. Dałem 2 sąsiadowi: 10 - 2 = 8. 3. Dałem 2 hydraulikowi: 8 - 2 = 6. 4. Kupiłem 5: 6 + 5 = 11. 5. Zjadłem 1: 11 - 1 = 10. Odpowiedź: 10 jabłek (POPRAWNA!)

Praktyczna wskazówka

Frazy wywołujące rozumowanie krok po kroku (po polsku i angielsku): “Pomyślmy krok po kroku.”, “Let’s think step by step.”, “Rozwiążmy to systematycznie.”, “Przeanalizujmy to etapami.”

Porównanie technik

Technika	Przykłady	Rozumowanie	Najlepsze zastosowanie
Zero-Shot	Brak	Brak	Proste, intuicyjne zadania
Few-Shot	1-5	Brak	Nowe formaty, nietypowe zadania
Zero-Shot CoT	Brak	Tak	Problemy logiczne, arytmetyka
Few-Shot CoT	1-5 z rozumowaniem	Tak	Złożone, wieloetapowe problemy

Kiedy której techniki użyć?

Proponuję prostą kolejność - eskaluj dopiero wtedy, gdy poprzedni krok zawiedzie:

1. Zacznij od Zero-Shot - zawsze próbuj najprostszego podejścia. Jeśli wynik jest dobry - nie komplikuj.
2. Gdy Zero-Shot zawodzi → Few-Shot - dodaj 2-3 przykłady, jeśli model nie rozumie formatu lub zadanie jest nietypowe.
3. Dla rozumowania → CoT - przy zadaniach wymagających logiki, matematyki lub wieloetapowego myślenia użyj “Pomyślmy krok po kroku”.
4. Dla najtrudniejszych → Few-Shot CoT - połącz przykłady z rozumowaniem przy najbardziej złożonych problemach.

Praktyczne ćwiczenie

Spróbuj rozwiązać poniższy problem używając różnych technik i porównaj wyniki:

Restauracja ma 15 stolików.
Każdy stolik ma 4 krzesła.
W piątek wieczorem 3 stoliki są zepsute i nie można ich użyć.
Przy 8 stolikach siedzą już goście (wszystkie krzesła zajęte).
Ile wolnych miejsc siedzących pozostało w restauracji?

Przetestuj z: (1) samym pytaniem (Zero-Shot), (2) dodając “Pomyślmy krok po kroku” (Zero-Shot CoT), (3) pokazując podobny przykład z rozwiązaniem (Few-Shot CoT).

Podsumowanie

• Zero-Shot - prosta instrukcja bez przykładów, dla intuicyjnych zadań
• Few-Shot - kilka przykładów uczących model formatu i oczekiwań
• Chain-of-Thought - rozumowanie krok po kroku dla złożonych problemów
• Zero-Shot CoT - magiczna fraza “Pomyślmy krok po kroku”

Teraz wiesz

• Kiedy użyć zero-shot (proste zadania), few-shot (nietypowe formaty) i chain-of-thought (złożone rozumowanie)
• Jak magiczna fraza “Pomyślmy krok po kroku” drastycznie poprawia dokładność odpowiedzi AI
• Jak łączyć techniki (np. Few-Shot CoT) do rozwiązywania najtrudniejszych problemów

Następny krok: Techniki rozumowania AI - odkryjesz zaawansowane metody takie jak Tree of Thoughts, Self-Consistency i ReAct, które pozwalają AI rozwiązywać naprawdę złożone problemy.

Częste pytania

Czym jest Zero-Shot prompting?

Zero-Shot prompting to technika, w której AI wykonuje zadanie bez żadnych przykładów - wyłącznie na podstawie instrukcji słownej.

Czym jest Chain-of-Thought?

Chain-of-Thought (CoT) to technika promptowania, w której prosisz AI o rozumowanie krok po kroku, co prowadzi do dokładniejszych i lepiej uzasadnionych odpowiedzi.