Few‑shot, Chain‑of‑Thought и другие техники

Few‑shot, Chain‑of‑Thought и другие техники: делаем ответы нейросетей точнее

Введение

Даже самая мощная языковая модель иногда ошибается или «галлюцинирует». Но есть набор приёмов, с помощью которых можно заметно повысить точность, управляемость и объяснимость ответов. В этой статье разберём ключевые техники: метод few‑shot (контекстное обучение на примерах), chain of thought (CoT, развернутое рассуждение «шаг за шагом»), self‑consistency (голосование нескольких рассуждений) и RAG (добавление внешних знаний через поиск). Если вы только начинаете, загляните в базовые материалы: что такое нейросети, как работают нейросети, языковые модели (LLM) и генеративные нейросети.

Few‑shot: основы и зачем это нужно

Few‑shot нейросеть — это, по сути, та же LLM, которой вы встраиваете в промт несколько показательных примеров задачи. Модель не дообучается параметрически; вместо этого она «учится в контексте» (in‑context learning). Метод few shot особенно полезен, когда:

• требуется конкретный стиль, формат или структура ответа;
• есть нестандартные правила трансформации текста;
• важна единая тональность и терминология домена.

Как это работает:

• Вы формируете контекстные примеры: «вход → эталонный выход» по 2–5 штук.
• Указываете явные инструкции и ограничения.
• Ставите новую задачу, максимально похожую на примеры.

Что даёт few‑shot:

• улучшение точности на нестандартных задачах;
• снижение галлюцинаций за счёт демонстрации шаблона;
• лучшее соблюдение формата.

См. также: Prompt‑engineering и библиотека промтов.

Zero‑shot vs One‑shot vs Few‑shot

Ниже — краткое сравнение режимов подсказок для структурирования промтов.

Техника	Когда применять	Плюсы	Минусы	Подсказка‑пример
Zero‑shot	Простые, часто встречающиеся задачи	Быстро, дёшево	Выше риск ошибок	«Ответь кратко, на русском, по пунктам.»
One‑shot	Когда нужен образец формата	Меньше неоднозначности	Один пример может быть недостаточен	Приведите 1 эталонный пример → новая задача
Few‑shot	Нестандартные правила/стили	Сильно повышает управляемость	Длинный контекст, выше стоимость	2–5 примеров «вход→выход» в промте
Chain of Thought	Логические/арифметические рассуждения	Прозрачность «шаг за шагом»	Может быть медленнее	«Давай рассуждать шаг за шагом…»
Self‑Consistency	Повышение надёжности CoT	Улучшение точности	Требует нескольких прогонов	Сэмплировать 3–10 CoT-ответов и выбрать общий
RAG	Нужны факты из свежих источников	Актуальность, меньше галлюцинаций	Инфраструктура поиска	Встроить найденные выдержки в контекст

Chain‑of‑Thought: рассуждаем «шаг за шагом»

Chain of thought (CoT) — это техника, когда модель явно расписывает ход мысли. Вместо краткого ответа вы просите объяснить логику: «Давай рассуждать шаг за шагом» или «Поясни решение по этапам». Это помогает модели не «прыгать» к выводу, а пройти промежуточные стадии.

Когда использовать CoT:

• задачки на логику, арифметику, табличные вычисления;
• разбор сложных требований и юридических условий;
• планирование проектов и декомпозиция задач.

Советы по формулировке:

• начните с инструкции: цель, ограничения, формат ответа;
• добавьте 1–3 коротких примера (few‑shot);
• явно попросите рассуждать шагами и затем дать финальный ответ отдельно.

Пара строк‑шаблонов:

• «Решай задачу пошагово. Сначала перечисли допущения, потом промежуточные вычисления, затем итог.»
• «Сначала составь план из 5 шагов, затем выполни каждый шаг и выведи ответ.»

Подробнее о рисках некорректных рассуждений и способах их контроля — в разделе о галлюцинациях и оценке качества.

Self‑Consistency: голосуем за лучшее рассуждение

Self‑consistency — приём, усиливающий CoT. Идея проста: запустить несколько независимых сэмплирований рассуждения (повысив температуру) и выбрать наиболее согласованный итог.

Как это сделать на практике:

1. Запросите у модели решение «шаг за шагом» 3–10 раз (с разными сидами/температурой).
2. Сравните финальные ответы или сформируйте «голосование большинства».
3. При необходимости попросите модель «обобщить» собственные версии и объяснить, почему выбран именно этот ответ.

Что это даёт:

• улучшение точности по сравнению с одиночным CoT;
• устойчивость к локальным ошибкам рассуждения;
• более надёжный итог для чувствительных задач.

Комбинация few‑shot + CoT + self‑consistency часто даёт заметный прирост качества, особенно в логике и аналитике.

RAG: Retrieval‑Augmented Generation

RAG помогает, когда модели не хватает знаний или нужна актуальная информация. Вместо того чтобы «вспоминать» факты из параметров, LLM получает выдержки из внешней базы (поиск/векторное хранилище), а затем генерирует ответ, опираясь на эти фрагменты.

Пайплайн RAG в 4 шага:

• индексирование: преобразование документов в эмбеддинги;
• извлечение: поиск топ‑релевантных фрагментов по запросу;
• компоновка: вставка отрывков в промт с источниками;
• генерация: ответ с цитированием или списком ссылок.

Плюсы: актуальность, меньше галлюцинаций, возможность объяснять, откуда взялись факты. Минусы: требуется инфраструктура поиска, настройка качества извлечения и контроль приватности. Начать можно с облачных решений и инструментов‑поисковиков типа Perpleksiti AI. Теорию освежит обзор по LLM. Для работы с данными и API см. раздел работа с API и файлами.

Другие полезные техники (ReAct, ToT и др.)

Помимо базовых, есть расширенные подходы:

• ReAct (Reason + Act): совмещает рассуждение и действия с инструментами (поиск, калькулятор, базы). Полезно для задач с последовательными внешними вызовами.
• Tree‑of‑Thought (ToT): разветвлённое дерево рассуждений с возвратами к альтернативным веткам, когда ответ неоднозначен.
• Step‑back prompting: сначала просите модель сформулировать более общую абстракцию задачи, затем решать частную.
• Skeleton‑of‑Thought: модель сначала выдаёт «скелет» (пункты плана), затем разворачивает каждый пункт.

Эти техники хорошо сочетаются с few‑shot и RAG, а также с контролем качества из раздела галлюцинации.

Структурирование промтов: шаблоны и контекстные примеры

Чтобы метод few shot сработал, важно правильно организовать промт:

• Ясная цель: «Ты — эксперт по X. Задача: … Формат ответа: …»
• Контекстные примеры: 2–5 пар «ввод → эталонный вывод», похожих на вашу задачу.
• Ограничения: длина, стиль, терминология, список запрещённых допущений.
• Проверка: попросите модель вывести в конце «итог» отдельно, чтобы его легко парсить.

Мини‑шаблон для few‑shot + CoT:

• Роль: «Ты — аналитик данных. Используй строгий формат.»
• Примеры: по 1–3 коротких пар.
• Задача: текущий кейс.
• Просьба: «Рассуждай шаг за шагом. Сначала план, затем решение, затем итог в одной строке.»

Подборку готовых заготовок смотрите в библиотеке промтов и блоке промты для текста.

Практические советы по улучшению точности

• Начинайте с простого: zero‑shot → one‑shot → few‑shot; добавляйте CoT только там, где это нужно.
• Явно требуйте «шаг за шагом» для логики, математики и планирования.
• Для фактов используйте RAG или проверяйте сведения внешними источниками.
• Экспериментируйте с температурой: для self‑consistency повышайте её (0.7–1.0) и сэмплируйте несколько решений.
• Включайте отрицательные примеры («как не надо»), если модель систематически ошибается.
• Фиксируйте формат: маркеры, пронумерованные пункты, JSON‑схема при интеграциях.
• Меряйте качество: создавайте набор тестов, запускайте автосравнение, читайте раздел про оценку качества.

Ограничения и риски

• Ограничения модели: LLM может неверно рассуждать или «уверенно» выдавать неточности. Помогают CoT, self‑consistency и RAG, но стопроцентной гарантии нет.
• Контекст и стоимость: few‑shot увеличивает объём промта и цену запроса; RAG требует инфраструктуры.
• Конфиденциальность: не загружайте чувствительные данные без нужных гарантий. См. безопасность, этика и закон и privacy и собственное лицо.
• Скорость: self‑consistency и ToT повышают задержку (несколько прогонов). Балансируйте качество и SLA.

Инструменты и бесплатные нейросети

Начать можно с доступных моделей и сервисов:

• Обзор: список нейросетей, топ бесплатных нейросетей 2025.
• Поиск+генерация: Perpleksiti AI (пример RAG‑подхода поверх веба).
• Русскоязычные помощники: YandexGPT и Алиса, GigaChat (Сбер), а также Kimi AI и др.
• Для практики промтов: prompt‑engineering и библиотека промтов.

Если нужен визуал и контент, посмотрите подборки по изображениям и тексту: лучшие нейросети для текста, дизайн и инфографика.

Вывод и что дальше

Метод few shot с контекстными примерами, chain of thought с пошаговым рассуждением, self‑consistency и RAG — четыре базовых рычага, которые ощутимо повышают качество, снижают галлюцинации и делают ответы предсказуемее. Комбинируйте их: few‑shot задаёт формат, CoT раскрывает логику, self‑consistency стабилизирует вывод, а RAG приносит актуальные факты. Дальше — углубляйтесь в ReAct и Tree‑of‑Thought, выстраивайте тестовые наборы и автоматизируйте оценку.

Готовы попробовать на практике? Откройте нашу библиотеку промтов, изучите prompt‑engineering и подберите подходящий инструмент из списка нейросетей. Так вы быстрее превратите LLM в надёжного помощника именно под ваши задачи.