小样本类提示词（Few-shot Prompting）是一种通过在提示词中提供少量示例来引导大语言模型完成特定任务的方法。这种方法介于零样本提示词（Zero-shot Prompting）和全量训练之间，既不需要重新训练模型，又能通过示例让模型更好地理解任务要求。

小样本提示词具有以下核心特征:

1. 示例驱动：通过提供2-3个具体示例来说明任务的输入和期望输出
2. 格式一致性：示例之间保持相同的格式和结构，便于模型识别模式
3. 任务明确性：在示例之前通常会有明确的任务说明
4. 即时适应：无需微调或重新训练，模型可以立即根据示例调整输出

小样本提示词没有明确的分类，总之，它是一种灵活基于示例的提示词，适用于各种任务，包括文本生成、分类、回答问题等。

小样本提示词的基本结构通常包含以下几个部分：

1. 任务说明：明确告诉模型需要完成什么任务
2. 示例部分：提供2-3个具体的输入输出示例
3. 新输入：需要模型处理的实际输入
4. 格式说明：（可选）对输出格式的特殊要求

小样本提示词在以下场景特别有效：

1. 文本分类：

   • 情感分析
   • 主题分类
   • 内容标签分配

2. 文本生成：

   • 风格化写作
   • 格式转换
   • 内容续写

3. 信息提取：

   • 实体识别
   • 关键信息提取
   • 结构化数据解析

以下是几个具体的应用示例：

任务：判断以下评论的情感倾向（积极/消极）

示例：
输入：这家餐厅的服务态度很好，菜品也很美味。
输出：积极

输入：等了一个小时还没上菜，太差劲了。
输出：消极

新输入：价格合理，环境不错，就是位置有点偏。

任务：将非正式表达转换为正式商务用语

示例：
输入：这个方案还不错，咱们可以试试。
输出：该提案具有可行性，建议进行实施评估。

输入：回头再聊这个事。
输出：我们稍后可以就此事项进行详细讨论。

新输入：这个价钱太贵了，能便宜点不？

示例：
输入：以下是《水浒传》关于人物金翠莲的描写。请你仿照这种写作风格，描写一位技术栈为javascript的女性程序员

松云髻，插一枝青玉簪儿；袅娜纤腰，系六幅红罗裙子。素白旧衫笼雪体，淡黄软袜衬弓鞋。蛾眉紧蹙，汪汪泪眼落珍珠；粉面低垂，细细香肌消玉雪。

输出：

我来仿照这种典雅的文学风格,描写一位现代女性程序员:

双丫髻，别一支银色机械键盘簪；纤巧身姿，着一袭科技灰连衣裙。清爽T恤罩玉体，柔软帆布衬运动鞋。螓首凝屏，专注眸光映代码；素指飞扬，灵巧双手舞键盘。

妙手生花能构建,一朝写就满屏飘。Promise链式优雅处,async/await随心调。
React钩子运用巧,组件拆分见功夫。状态管理如行云,生命周期似流水。
调试利器时时握,Chrome开发面板明。Network瀑布一目了然,Console日志细推敲。
性能优化堪绝艺,懒加载妙用时。打包体积精雕琢,缓存策略巧设计。
处处皆见匠心意,代码架构似诗篇。文档注释皆周全,Git提交记录清。

在使用小样本提示词时，需要注意以下几点：

1. 示例质量：

   • 选择典型且多样的示例
   • 避免有歧义的示例
   • 确保示例的准确性

2. 示例数量：

   • 通常2-3个示例效果最佳
   • 太多示例可能导致性能下降
   • 太少示例可能不足以表达模式

3. 格式一致性：

   • 保持示例格式的统一
   • 使用清晰的分隔符
   • 保持输入输出结构一致

总之，小样本提示词是一种灵活的提示词，只要提供2-3个示例，就可以有效地引导大语言模型完成特定任务。

在实际应用中，可以结合其他提示词技术，如“语义压缩”和“思维链”来进一步提高模型的理解能力，最终达到更好的效果。