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少样本提示实战
📘 30章 · 从入门到部署
⚡ 提示词工程师
v2.0
01
少样本提示入门
基础
什么是少样本提示 · 为什么需要 · 与零样本区别
→
02
核心原理
机制
上下文学习 · 模型从示例学习 · 示例数量影响
→
03
示例选择策略
策略
随机 · 相似度 · 多样性 · 代表性选择
→
04
示例格式设计
结构
输入输出对 · 分隔符 · 格式一致性
→
05
示例数量调优
调参
1-shot ~ 10-shot 效果对比与选择
→
06
示例顺序的影响
排序
排列顺序对输出影响 · 最佳排序策略
→
07
标签平衡
偏差
正负样本比例控制 · 避免标签偏差
→
08
示例多样性
覆盖
不同场景 · 难度 · 边缘情况
→
09
动态少样本提示
检索
根据输入动态选择 · 基于检索的示例选择
→
10
文本分类应用
NLP
情感分析 · 意图识别 · 主题分类
→
11
信息抽取应用
抽取
命名实体识别 · 关系抽取 · 事件抽取
→
12
文本生成应用
生成
摘要 · 故事创作 · 代码生成
→
13
问答系统应用
QA
基于上下文的问答 · 多轮对话
→
14
推理任务应用
推理
数学推理 · 常识推理 · 逻辑推理
→
15
代码任务应用
代码
代码补全 · 解释 · Bug修复
→
16
思维链结合
CoT
Chain-of-Thought + Few-Shot 协同
→
17
指令微调结合
微调
少样本示例增强指令遵循能力
→
18
局限性分析
局限
示例偏差 · 过拟合 · 长尾问题
→
19
评估方法
评估
准确率 · F1 · 人工/自动化评估
→
20
迭代优化
优化
从失败中学习 · A/B测试 · 持续改进
→
21
低资源语言应用
多语言
跨语言迁移 · 小语种支持
→
22
专业领域应用
领域
医疗 · 法律 · 金融 · 科研
→
23
数据增强
增强
利用生成模型扩充示例集
→
24
主动学习
主动
主动选择最有价值的示例标注
→
25
Prompt模板设计
模板
模板变量 · 复用 · 优化
→
26
错误分析
调试
常见错误类型 · 原因 · 改进方向
→
27
工具与框架
工具
LangChain · OpenAI API · Hugging Face
→
28
工程化部署
部署
API封装 · 缓存策略 · 性能优化
→
29
未来趋势
前沿
多模态少样本 · 自监督 · 元学习
→
30
综合实战项目
🚀 毕业
构建完整少样本提示系统 · 数据到部署
→