第4章 小样本类提示词

4.1 概念界定和原理

小样本类提示词（Few-shot Prompting）是一种通过在提示词中提供少量示例来引导大语言模型完成特定任务的方法。这种方法介于零样本提示词（Zero-shot Prompting）和全量训练之间，既不需要重新训练模型，又能通过示例让模型更好地理解任务要求。

小样本提示词具有以下核心特征:

  1. 示例驱动：通过提供2-3个具体示例来说明任务的输入和期望输出
  2. 格式一致性：示例之间保持相同的格式和结构，便于模型识别模式
  3. 任务明确性：在示例之前通常会有明确的任务说明
  4. 即时适应：无需微调或重新训练，模型可以立即根据示例调整输出

小样本提示词没有明确的分类，总之，它是一种灵活基于示例的提示词，适用于各种任务，包括文本生成、分类、回答问题等。

4.2 实践应用与示例

4.2.1 基本结构

小样本提示词的基本结构通常包含以下几个部分：

  1. 任务说明：明确告诉模型需要完成什么任务
  2. 示例部分：提供2-3个具体的输入输出示例
  3. 新输入：需要模型处理的实际输入
  4. 格式说明：（可选）对输出格式的特殊要求

4.2.2 常见应用场景

小样本提示词在以下场景特别有效：

  1. 文本分类：
  2. 文本生成：