L
LIOR TESTA
TESTAMIND
AI Educator & Prompt Engineer
PROMPT ENGINEERING
Few-Shot Prompting
שיעור 2
חומרים נוספים
1 / 10
📚קורסPrompt Engineering
🎓שיעור2 — Few-Shot Prompting
משך~5 דקות
📈רמהמתחילים-בינוני
🎯
נקודות מפתח מהשיעור
1
תראו, אל תסבירו
במקום להסביר ל-AI מה אתם רוצים, תנו לו 2-3 דוגמאות. הוא יזהה את הדפוס לבד ויתן תוצאה מדויקת ועקבית.
2
דוגמאות מגוונות
בחרו דוגמאות שמכסות מקרים שונים ומקרי קצה. גיוון בדוגמאות = דיוק בתוצאות.
3
הפורמט הוא המסר
ה-AI לומד לא רק מה לענות אלא גם איך — אורך, פורמט, טון, וסגנון. כל הדוגמאות צריכות להיות עקביות.
4
Many-Shot = יותר דיוק
עם חלונות הקשר מודרניים, אפשר לתת עשרות ומאות דוגמאות. יותר דוגמאות = יותר דיוק, במיוחד למשימות מורכבות.
📊
השוואה — Zero-Shot vs Few-Shot vs Many-Shot
שיטה דוגמאות מתי להשתמש דיוק
Zero-Shot 0 משימות פשוטות וברורות בסיסי
One-Shot 1 כשצריך להראות פורמט בסיסי טוב
Few-Shot 2-5 רוב המשימות — המתכון הסטנדרטי גבוה
Many-Shot 10-100+ משימות מורכבות, קטגוריות רבות גבוה מאוד
🧠
בדקו את עצמכם
1מה המשמעות של "Shot" ב-Few-Shot?
ניסיון אקראי
דוגמה שמראים ל-AI
פרמטר טכני של המודל
2מה הכלל הכי חשוב בבחירת דוגמאות?
לתת כמה שיותר דוגמאות דומות
לגוון ולכלול מקרי קצה
לכתוב דוגמאות ארוכות ומפורטות
3מתי Few-Shot עדיף על Zero-Shot?
תמיד, בכל מצב
רק כשעובדים עם טקסט באנגלית
כשהפורמט חשוב, המשימה עמומה, או צריך עקביות
4מה Many-Shot מאפשר שלא היה אפשרי בעבר?
להשתמש ב-AI בלי אינטרנט
לשנות את המודל מבפנים
לתת עשרות ומאות דוגמאות בזכות חלונות הקשר גדולים
תשובות נכונות מתוך 4
✍️
תרגול — העתיקו ונסו
תרחיש: סיווג סנטימנט של ביקורות
סווג את הסנטימנט של הביקורת כ: חיובי / שלילי / ניטרלי. ביקורת: "השירות היה מעולה, ממליץ בחום!" סנטימנט: חיובי ביקורת: "המוצר התקלקל אחרי יומיים, מאכזב." סנטימנט: שלילי ביקורת: "הגיע בזמן, עושה את העבודה." סנטימנט: ניטרלי ביקורת: "התחלה מבטיחה אבל אחרי חודש איכות ירדה משמעותית." סנטימנט:
תרחיש: חילוץ מידע מטקסט חופשי
חלץ את הפרטים הבאים מהטקסט: שם, תפקיד, חברה. טקסט: "שלום, אני דנה כהן, מנהלת שיווק בחברת CloudTech." שם: דנה כהן תפקיד: מנהלת שיווק חברה: CloudTech טקסט: "הגעתי מ-DataVision, שם אני עובד כראש צוות פיתוח. קוראים לי איתי לוי." שם: איתי לוי תפקיד: ראש צוות פיתוח חברה: DataVision טקסט: "מדברת יעל ברק, VP Product ב-NextGen Solutions." שם: תפקיד: חברה:
תרחיש: התאמת סגנון כתיבה
כתוב תיאור מוצר קצר בסגנון הבא: מוצר: אוזניות בלוטות' תיאור: "שקט. מוזיקה. חופש. אוזניות שנעלמות באוזן ומשאירות רק את הסאונד." מוצר: בקבוק תרמי תיאור: "קר בקיץ. חם בחורף. בקבוק אחד שלא מוותר על הטמפרטורה, בדיוק כמוך." מוצר: מנורת שולחן חכמה תיאור:
🚀 UP NEXT
שיעור 3: Chain-of-Thought — חשיבה צעד אחרי צעד
בשיעור הבא נלמד איך לגרום ל-AI לחשוב בצורה מובנית, לפרק בעיות מורכבות לצעדים, ולהגיע לתשובות מדויקות יותר.
Chain-of-Thought
חשיבה מובנית
פתרון בעיות
Step by Step