的释义"few-shot prompting" 用中文
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few-shot prompting
/ʂaʊ̯˥˧ jɑŋ˥˩ pən˨˩ tʰi˧˥ ʂɨ˥˩/
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释义
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少样本提示（Few-shot prompting）是一种人工智能技术，特别是在大型语言模型（LLM）中，指在模型进行推理之前，通过提供少量示例（通常是几个输入-输出对）来指导模型完成特定任务的方法。这些示例帮助模型理解任务的模式、期望的输出格式以及隐含的规则，而无需对模型进行大量的重新训练或微调。
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例句
"通过少样本提示，我们可以在不重新训练模型的情况下，让大型语言模型完成新的分类任务。"
通过少样本提示，我们可以在不重新训练模型的情况下，让大型语言模型完成新的分类任务。
"少样本提示是提高语言模型泛化能力和适应新场景的一种有效策略。"
少样本提示是提高语言模型泛化能力和适应新场景的一种有效策略。
词源
该术语起源于人工智能和机器学习领域，特别是随着大型预训练模型（如GPT系列）的兴起。传统的机器学习通常需要大量数据进行训练（“多样本学习”），而“少样本提示”则是在模型已具备通用知识的基础上，通过提供极少量示例（“提示”）来快速适应新任务，从而避免了昂贵且耗时的数据收集和模型微调过程。
文化注释
在中国人工智能研究和产业界，"少样本提示"是一个非常活跃的研究方向和应用技术。它被广泛认为是提升大型语言模型应用效率和灵活性，降低开发成本的关键技术之一。在学术论文、技术研讨会和产品开发中，该术语被频繁提及，并与“零样本提示”（zero-shot prompting）和“链式思考提示”（chain-of-thought prompting）等概念一同讨论，共同构成提示工程（prompt engineering）的核心内容。
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