待验证75% 置信事实时间未知

少样本学习中，3个高质量、覆盖边界情况的示例往往优于10个平庸示例，且最后一个示例对模型的影响权重通常最大

1

来源数

75%

置信度

长期有效

时效性

2026/6/1

首次发现

来源

提示工程实战指南：2026年Prompt优化核心技巧与避坑经验

bilibiliISLazycoder

涉及实体

Few-shot Learningconcept

相关事实

待验证Few-shot提示通过提供2-5个示例让模型理解模式，比纯文字描述准确率通常高出20%-40%67% 相似待验证OpenAI的图表显示，在较低的测试时计算量下，模型对这道题的成功率接近零，只有在极长的推理链条下才偶尔成功67% 相似待验证对比学习中的推远操作只要求负样本相似度低于正样本，并不要求达到-1的极端值67% 相似待验证模型的基准分数更高并不等于在所有场景下都更好用66% 相似待验证对于参数量有限的小模型，数据质量对最终性能的影响甚至超过数据量本身66% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/16965

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/16965

MCP

get_claim(id=16965)