中文翻译暂不可用，显示俄语原文。
Few-shot examples
Few-shot examples
Определение
Включение нескольких примеров в промпт для улучшения понимания задачи моделью без дообучения.
Где встречается
- 16. Как вы оцениваете качество генерации в RAG. Назовите 3 ключевые метрики.
- 17. Как вы уменьшаете галлюцинации в RAG
- 53. Как вы проектируете промпт для агента с инструментами
- 93. Как вы дебажите проблему LLM не следовала системному промпту
- 94. Как вы проектируете промпты, которые работают с разными моделями
- 101. Что такое DSPy и какую проблему он решает, которую не решают LangChain или LlamaIndex
- 102. Объясните концепцию «сигнатуры» (Signature) в DSPy. Чем она отличается от традиционного промпта
- 103. Какие оптимизаторы (teleprompters) в DSPy вы использовали и когда BootstrapFewShot, MIPRO, COPRO
- 104. Как вы интегрируете DSPy с RAG-пайплайном Приведите пример сигнатуры.
- 105. Когда DSPy не подходит Назовите 3 сценария.
- 107. Объясните концепцию «программируемых промптов» (DSPy programs). Как это связано с MIPRO
- 132. Как вы калибруете LLM-судью под человеческие оценки
- 142. Как вы проектируете «планировщика» (planner) для Agentic RAG
- 152. В чем разница между Chain-of-Thought (CoT) и Latent Reasoning
- 182. Что такое «схема» (schema) в контексте LLM и как она связана с языковым представлением
- 186. Что такое «shaping schema through language representation»
- 188. Что такое «Schema-Activated In-Context Learning» (SA-ICL)
- 189. Как вы проектируете language representation для сложной задачи
- 193. Что такое «Clone-Structured Causal Graphs» (CSCG) и как они связаны со схемами
- 198. Какие ограничения у language representation design
- 199. Как вы combine language representation с DSPy
- 374. Как вы делаете query rewriting и query expansion в RAG
- 377. Как вы делаете retrieval для структурированных данных (SQL, Knowledge Graph)
- 442. Что такое prefix caching и когда он эффективен
- 454. Что такое prompt caching у провайдеров (Anthropic, Google) и как его использовать
- 504. Как вы оцениваете cost-effectiveness LLM-пайплайна
- 523. Как вы делаете synthetic data generation для редких классов в датасете
- 576. Что такое skill libraries для агентов и как их создавать
- 580. Как вы делаем agent with theory of mind (понимание намерений пользователя)
- 636. Как вы проектируете промпт для long context рассуждения (CoT, ToT, GoT)
- 693. Как вы обнаруживаете contamination (пересечение synthetic данных с тестовыми)
- 696. Что такое active learning для сбора синтетических данных
- 697. Как вы масштабируете синтетическую генерацию до миллионов примеров (cost optimization)
- 729. Как LLM используются для code generation с формальной верификацией (Dafny, Lean)
- 800. Что такое Prompt Registry (каталог промптов с версиями)
- 805. Что такое «prompt linting» (статический анализ промптов)
- 881. Что такое jailbreak taxonomy (полная классификация)
- Практика
- 800+ вопросов
- 69. Реализовать deliberate decoding