Few-shot Prompting

簡單解釋

Few-shot Prompting 在要求後加入數個「輸入—理想輸出」例子，讓模型模仿模式。例子應覆蓋正常、邊界及例外情況，不能只選最容易的一類。

例子會影響模型的偏好；若示例有錯、含偏見或不平衡，輸出也可能跟着偏移。使用前要刪除姓名、電話、學號等識別資料。

實際做法或 Prompt 範例

1. 先寫出輸出標籤及格式，再挑選三至五個匿名化例子。
2. 加入一個「資料不足」例子，明確示範不可亂猜。
3. 用新的測試例驗證，不要只把示例本身當作成果。

可直接複製的 Prompt 範例

你是客服訊息分類員，只可輸出「付款」「配送」「產品」「其他」其中一項。參考例子：輸入「想更改收貨日」→ 配送；輸入「付款後沒有收到收據」→ 付款；輸入「藍色杯子何時補貨」→ 產品；輸入「請問你們有沒有分店」→ 其他。現在分類：輸入「我想知道包裹到哪裡」；只輸出一個標籤，不要解釋。

電腦：選取整段後複製；手機：長按並選取文字。範例只作學習示範，改用實際資料前先去識別化。

新手例子

模型應輸出「配送」。例子展示了標籤邊界，但沒有放入真實客戶內容。

常見錯誤

• 示例數量多但格式互相不一致。
• 示例只包含單一族群或單一語氣，造成偏差。
• 把真實客戶對話原文貼入 Prompt。