Prompt进阶8 分钟阅读 · 更新于 2026-08-26
Few-shot 示例怎么选才真正有用
解释示例数量、覆盖面和顺序对模型输出稳定性的影响。
示例不是越多越好
每个示例都会消耗上下文。优先选择能覆盖边界、歧义和常见错误的样本，而不是重复展示简单情况。
覆盖输入分布
示例应接近真实输入，包含长短文本、不同语气和异常值。只有整齐的示例集，容易让系统在真实场景中失效。
验证顺序影响
保持示例顺序稳定并记录版本。对分类任务，可以把相似标签放在不同位置，检查模型是否真正理解规则。
参考来源
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