掌握ai提示工程的核心技巧 | 从零样本到多样本学习
shot learning（样本学习）是人工智能领域的重要概念，指的是模型在不同数量样本下的学习能力。它直接影响ai模型的性能和应用效果。
零样本学习，无需任何示例即可完成任务
单样本学习，仅需一个示例即可理解任务
多样本学习，使用少量示例提升模型理解
多样本学习，使用大量示例获得最佳效果
zero-shot（零样本）学习是指模型在没有看到任何示例的情况下，仅凭任务描述就能完成任务的能力。
zero-shot learning让ai模型能够处理从未见过的任务类别，这是现代大语言模型的核心能力之一。
分类任务：
翻译任务：
摘要任务：
one-shot（单样本）学习通过提供一个示例，让模型更好地理解任务要求。
相比zero-shot，one-shot通过一个示例就能显著提升模型的理解准确度，特别适合复杂任务。
情感分析示例：
翻译示例：
few-shot（多样本）学习使用2-10个示例来训练模型，是目前最常用的提示工程方法。
few-shot在效果和成本之间达到最佳平衡，是大多数ai应用的首选方案。
文本分类示例：
选择不同类型的示例，覆盖各种情况
确保每个示例都是准确和清晰的
保持所有示例的格式一致性
合理安排示例顺序，从简单到复杂
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