2-Dars: Zero-Shot va Few-Shot Prompting Texnikalari

Hech qanday misolsiz (Zero-Shot) va bir nechta misollar berish orqali (Few-Shot) model aniqligini oshirish.

—(hali baholanmagan)

0marta ko‘rilgan

Yangi kurs

Zero-Shot va Few-Shot Prompting

Modellardan murakkab yoki o'ziga xos formatdagi javob olishda misollar bilan o'rgatish (In-Context Learning) mo'jizalar yaratadi.

Zero-Shot Prompting

Modelga hech qanday namunasiz to'g'ridan-to'g'ri savol berish:


code.markdown
MARKDOWN
01Quyidagi matnning hissiyotini aniqla (Ijobiy, Salbiy, Neytral):
02"Yangi telefon juda qulay ekan, ammo batareyasi tez tugayapti."
03Hissiyot:

Few-Shot Prompting

Modelga bir nechta kirish va kutilayotgan chiqish namunalarini taqdim etish. Bu formatni 100% buzilmasdan saqlashga kafolat beradi:


code.markdown
MARKDOWN
01Vazifa: Foydalanuvchi sharhlarini tahlil qilib, JSON formatida chiqar.
02 
03Misol 1:
04Matn: "Yetkazib berish juda tez bo'ldi, mahsulot a'lo darajada!"
05Natija: {"sentiment": "positive", "category": "delivery_and_product", "score": 5}
06 
07Misol 2:
08Matn: "Kuryer kechikdi va buyurtma qutisi ezilgan edi."
09Natija: {"sentiment": "negative", "category": "delivery_damage", "score": 1}
10 
11Endi tahlil qil:
12Matn: "Narxi arzon ekan, lekin sifati o'rtacha."
13Natija:

Fikr va baholash

Ushbu darslik sizga yoqdimi?

Dars sifati va mazmunini yaxshilash uchun o‘z haqqoniy bahoingizni qoldiring.

Baholash uchun kiring

Tegishli Manbalar va Amaliyot

Mavzuni to‘liq o‘zlashtirish uchun test sinovi, amaliy kodlash va bog‘liq darslar

Shu mavzuni sinab ko‘ring

Prompt Engineering & AI Test Sinovi

O‘z bilimingizni interaktiv test savollari orqali tekshiring va darhol xatolarni tahlil qiling.

Testni boshlash

Amaliyot qiling

Prompt Engineering & AI Amaliy Masalalari

Nazariyani real kod yozish bilan mustahkamlang, avtomatik testlardan o‘ting va XP to‘plang.

Masalalarni ko‘rish

Boshqa Prompt Engineering & AI darslari

Kurs bo‘yicha keyingi va bog‘liq mavzular:

Zero-Shot va Few-Shot Prompting

Modellardan murakkab yoki o'ziga xos formatdagi javob olishda misollar bilan o'rgatish (In-Context Learning) mo'jizalar yaratadi.

Zero-Shot Prompting

Modelga hech qanday namunasiz to'g'ridan-to'g'ri savol berish:

code.markdown

MARKDOWN

Quyidagi matnning hissiyotini aniqla (Ijobiy, Salbiy, Neytral):

"Yangi telefon juda qulay ekan, ammo batareyasi tez tugayapti."

Hissiyot:

Few-Shot Prompting

Modelga bir nechta kirish va kutilayotgan chiqish namunalarini taqdim etish. Bu formatni 100% buzilmasdan saqlashga kafolat beradi:

code.markdown

MARKDOWN

Vazifa: Foydalanuvchi sharhlarini tahlil qilib, JSON formatida chiqar.

Misol 1:

Matn: "Yetkazib berish juda tez bo'ldi, mahsulot a'lo darajada!"

Natija: {"sentiment": "positive", "category": "delivery_and_product", "score": 5}

Misol 2:

Matn: "Kuryer kechikdi va buyurtma qutisi ezilgan edi."

Natija: {"sentiment": "negative", "category": "delivery_damage", "score": 1}

Endi tahlil qil:

Matn: "Narxi arzon ekan, lekin sifati o'rtacha."

Natija: