当前位置：首页 > ai >正文

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第四章（提示工程技术-1）Zero-shot与Few-shot。

ai 2025/5/11 9:34:40

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第四章（提示工程技术-1）Zero-shot与Few-shot。

文章目录

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第四章（提示工程技术-1）Zero-shot与Few-shot。
前言
- 1 背景与前景
- 2 Zero-Shot 提示
- - 2.1 定义与原理
  - 2.2 优缺点
  - 2.3 Python 示例
- 3 Few-Shot 提示
- - 3.1 定义与原理
  - 3.2 优缺点
  - 3.3 Python 示例
- 4 对比与选择
- 5 最佳实践

欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！
祝所有的硕博生都能遇到好的导师！好的审稿人！好的同门！顺利毕业！

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://fighting.blog.csdn.net/article/details/146692330

前言

以下内容首先概括 Zero-shot 与 Few-shot 的核心差异与适用场景，然后分别详细介绍两种提示方式的定义、原理、优缺点，并给出可复制的 Python 示例，最后对比两者并给出实操建议。

随着“模型即服务”（MaaS）模式兴起，Prompt Engineering 已从探索性试错上升为系统化方法，Zero-shot 与 Few-shot 是最基础的两种技术：

Zero-shot 通过直给指令利用模型的广泛预训练能力，无需示例即可完成任务；
Few-shot 则通过在 Prompt 中添加少量示例，引导模型做“上下文学习”，在复杂任务上通常效果更好。

两者各有成本与效果权衡，合理选择并结合动态模板化，可显著提升大模型应用质量与开发效率。

1 背景与前景

大模型拥有海量预训练知识，能在无专门微调下“举一反三”；
同时，在少量示例条件下，模型能进一步校准输出风格与结构，提高准确性与一致性。

随着工业界对“低成本高质量”AI 解决方案需求激增，Zero-shot 与 Few-shot 已成为大模型落地的标配技术，也催生了“Prompt 模板库”“Prompt Pattern” 与“Prompt Recipes”等工程化实践。

2 Zero-Shot 提示

2.1 定义与原理

Zero-shot 提示是指在 Prompt 中不包含任何示例，仅通过自然语言指令描述任务，直接让模型发挥其预训练知识。
这一方式依赖模型的大规模自监督训练，使其能对未见过的任务做推断。

2.2 优缺点

优点：无需准备示例，Prompt 简洁；适合快速原型与多任务场景，通用性强。
缺点：对于结构化或高度专业化任务，缺乏示例指导时易出现“幻觉”或输出不稳定；对 Prompt 质量依赖更高。

2.3 Python 示例

import os, openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")prompt = ("You are an expert data scientist. ""Task: Explain ridge regression in simple terms."
)
resp = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role":"user","content":prompt}],temperature=0.2, max_tokens=150
)
print(resp.choices[0].message.content)

此示例仅传入一条用户指令，无任何示例，实现 Zero-shot 调用。

3 Few-Shot 提示

3.1 定义与原理

Few-shot 提示是在 Prompt 中加入少量（通常 1–5 个）输入–输出示例（shots），使模型在上下文中“看到”期望的格式和风格，从而生成更符合预期的结果。

3.2 优缺点

优点：通过示例示范，可大幅提升模型在特定任务上的准确性与一致性，尤其在结构化输出或多步骤推理时效果显著。
缺点：Prompt 越长，Token 消耗与延迟越高；超长示例可能触及上下文窗口限制；准备合适示例需要额外成本。

3.3 Python 示例

import os, openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")examples = [{"role":"user","content":"Translate to French: 'Good morning'"},{"role":"assistant","content":"Bonjour"}
]
# 新任务示例
examples.append({"role":"user","content":"Translate to French: 'How are you?'"})resp = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=examples,temperature=0.2, max_tokens=50
)
print(resp.choices[0].message.content)