Few-shot 与 Zero-shot：两种提问的智慧

Zero-shot 不给示例直接问，Few-shot 给几个示例再问。两种方式没有绝对优劣，任务越规范越适合 few-shot，任务越开放越适合 zero-shot。

这个区分本质上是在讨论“规则与示例的平衡”。管理中也一样：对流程性强的岗位，写清楚 SOP；对创造性岗位，给几个好案例当参考就够了。因材施教，对人对 AI 都成立。

## 核心要点

图片来源：Openverse / Bob Bekian（https://www.flickr.com/photos/53771684@N04/6359315177）

1. Few-shot 能统一输出格式，便于程序解析。

2. Zero-shot 更灵活，适合开放式创作。

3. 示例数量不是越多越好，精选 3-5 个最佳。

4. 负面示例（不该怎么做）有时比正面示例更有效。

图片来源：Openverse / blprnt_van（https://www.flickr.com/photos/55772089@N00/3695513180）

## 写在最后

以上是关于「Few-shot 与 Zero-shot」的科普介绍。人工智能正在快速发展，相关概念和方法也在不断演进。希望本文能帮你建立对这一主题的基本认识。