Few-shot提示（Few-shot Prompting）是一种提示工程技术，通过在大型语言模型的输入中嵌入少量任务示例（通常为2-5个），引导模型理解新任务的模式并生成相应输出，而无需重新训练模型。这些示例作为上下文演示输入与期望输出的对应关系，帮助模型在零样本或少量数据下泛化到类似任务，显著提升了模型的适应性和效率。
在AI产品开发的实际落地中，few-shot提示技术被广泛应用于快速原型设计和任务定制化，例如在对话系统中定制个性化回复风格或在内容生成工具中实现特定格式输出，从而减少模型微调需求、缩短开发周期并降低成本，为AI产品经理提供灵活高效的解决方案。
延伸阅读推荐：Brown et al. (2020) 的论文「Language Models are Few-Shot Learners」深入探讨了该技术在语言模型中的理论基础和应用案例。
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