待验证50% 置信解决方案精确时间
少样本学习通过在Prompt中提供2-5个示例帮助模型快速理解输出格式和风格要求
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/14
首次发现
来源
相关事实
待验证若训练集能充分覆盖推理时可能出现的工具类型和参数组合，小模型同样能学到可靠的格式生成能力，而不必依赖大模型的深层语义推理79% 相似待验证提示词工程中少样本示例（Few-shot）通过提供2-5个示例引导输出格式，思维链（Chain-of-Thought）要求模型「逐步思考」以激活推理能力79% 相似部分验证Few-shot prompting involves providing several input-output examples in the prompt to allow the model to learn by analogy.76% 相似待验证少样本提示利用Transformer架构的上下文学习能力，模型无需更新参数仅凭上下文示例就能推断期望的输出格式75% 相似待验证基础模型通过在海量无标注文本上预测'下一个词'来学习，采用自监督学习范式，由GPT系列、LLaMA等模型代表74% 相似
引用此条事实
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