什麼是少樣本提示（Few-shot prompting）？

少樣本提示：透過範例引導語言模型

少樣本提示 (Few-shot prompting) 是一種提示工程技術，用於改善大型語言模型（LLM），如 ChatGPT 的回應品質。與零樣本提示 (Zero-shot prompting) 不同，少樣本提示會提供數個範例，讓模型學習如何更有效地執行任務。

少樣本提示的運作方式與優勢

少樣本提示的核心概念是「示範」。透過提供幾個輸入與輸出配對的範例，模型可以學習到任務的模式與規則，進而產生更符合期望的回應。例如，若希望模型翻譯英文句子為法文，可以提供幾個英法文句子對的範例，模型便能學習翻譯的規則。

少樣本提示的優勢在於，它能讓模型更快地理解使用者的意圖和偏好。透過範例，模型可以學習模仿特定的風格、格式或內容。這對於需要創意性或特定專業知識的任務特別有用。例如，想要 ChatGPT 撰寫特定風格的文章，可提供幾篇類似風格的文章作為範例，引導模型學習。

何時使用少樣本提示

少樣本提示適用於多種場景，特別是在以下情況：

• 任務複雜，單純指令難以明確表達需求。
• 需要模型遵循特定風格或格式。
• 希望模型學習特定的專業知識。

相較於零樣本提示，少樣本提示通常能產生更精確、更符合期望的回應。然而，少樣本提示需要準備範例，因此在時間成本上可能會略高。