第四章:大模型（LLM)】07.Prompt工程-(2)Zero-shot Prompt

第四章：大模型（LLM）

第七部分：Prompt 工程

第二节：Zero-shot Prompt

1. 什么是 Zero-shot Prompt

Zero-shot Prompt（零样本提示） 是指在没有任何示例的情况下，仅通过自然语言指令直接引导大模型完成任务。

• “Zero-shot”中的“Zero”表示：不给模型额外的参考示例。

• 模型完全依赖其预训练知识和推理能力来生成答案。

例如：

指令：将以下句子翻译成英文：我喜欢人工智能。
输出：I like artificial intelligence.

在这个例子中，用户只提供了任务说明（翻译），并没有给出任何示例翻译，模型依旧能够完成。

2. Zero-shot Prompt 的特点

1. 简洁性

   • 不需要准备样本，直接输入问题或指令即可。

2. 快速性

   • 适合临时查询或探索型问题，尤其是一次性的小任务。

3. 依赖模型能力

   • 结果质量与模型本身的预训练水平密切相关。

4. 适用范围广

   • 适合常见任务（翻译、总结、问答、分类等）。

   • 对于需要复杂推理或严格格式的任务，可能效果有限。

3. Zero-shot Prompt 的常见应用场景

1. 文本翻译

   • Prompt：

     “请将以下中文句子翻译成法语：我正在学习人工智能。”

2. 文本总结

   • Prompt：

     “请用三句话总结以下新闻内容：……”

3. 情感分析

   • Prompt：

     “请判断以下评论的情感倾向（积极、消极、中立）：‘这款手机的电池续航非常差。’”

4. 事实问答

   • Prompt：

     “中国的首都是哪里？”

5. 代码生成

   • Prompt：

     “请用 Python 写一个快速排序算法。”

4. Zero-shot Prompt 的优势

• 使用成本低：不需要构造训练样本。

• 灵活性高：几乎可以对任何问题直接提问。

• 入门友好：是学习 Prompt 工程最简单的方式。

5. Zero-shot Prompt 的局限性

1. 精度不稳定

   • 对复杂问题，模型可能给出模糊或错误答案。

2. 可控性差

   • 没有格式约束时，输出可能偏离预期。

3. 上下文依赖弱

   • 如果问题涉及特定格式、风格或领域知识，缺乏示例可能导致偏差。

6. 优化 Zero-shot Prompt 的技巧

即使是零样本提示，也可以通过优化指令来提高效果：

1. 明确任务：避免含糊不清。

   • ❌ 不佳示例：请帮我处理这段文字。

   • ✅ 优化示例：请将这段文字总结为 100 字以内的新闻摘要。

2. 设定输出格式：告诉模型如何回答。

   • 示例：

     “请用 JSON 格式回答，包含字段 sentiment 和 reason。”

3. 加上角色设定：增强语气与风格。

   • 示例：

     “你是一名专业的心理学家，请分析以下评论的情绪。”

4. 限制长度：避免冗长回答。

   • 示例：

     “请用 50 字以内的语言总结以下段落。”

7. 案例演示

任务：新闻摘要

• Zero-shot Prompt：

  “请用三句话总结以下新闻：人工智能正在快速发展，许多公司纷纷投资 AI 技术，以推动生产力提升和新产品开发。然而，一些学者担心 AI 可能带来就业冲击和伦理问题。各国政府正积极制定政策以平衡创新与监管。”

• 模型可能输出：

  1. 人工智能快速发展，企业加大投资。

  2. 学者担忧 AI 引发就业和伦理问题。

  3. 政府努力平衡创新与监管。

8. 小结

• Zero-shot Prompt 是最基础、最直观的提示方式。

• 它不依赖示例，仅通过任务指令让模型完成目标。

• 优势在于简单、快速、灵活；劣势是可控性和稳定性较差。

• 提高 Zero-shot Prompt 效果的关键在于：任务明确、格式清晰、角色设定、输出约束。