少样本

通俗解释

少样本的效果取决于示例质量而非数量。示例应覆盖边界情况、格式细节和容易混淆的类别,并与真实输入分布一致。常见错误是示例全是简单正例,模型遇到反例就失效;或者示例格式不统一,模型学到矛盾模式。示例过多还会挤占上下文并增加成本,通常 2-5 个高质量示例足够。