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Few-shot Prompting（少样本提示）是一种通过提供少量输入-输出示例，引导大语言模型理解任务并生成符合预期的结果的策略。它介于零样本提示和微调之间，能有效提升模型在特定任务上的表现，同时节省标注成本。
近期常被查询的 AI 概念。
