MENTAL MODEL · M9158
少样本提示
Few-shot Prompting
更新于 2026-08-15
CORE DEFINITION · 核心定义
向AI提供少量示例（2-5个），让模型从中学习模式并应用于新任务——无需微调模型。
SCAFFOLDING EFFECT · 脚手架效应
psychology
降低认知负荷
以例代言，隐性教学。有时候给出几个例子比长篇解释更有效——示例是最好的说明书。
anchor
锚定快速决策
少样本提示（Few-shot Prompting）指大语言模型在提示中提供少量输入-输出示例，即可在不更新参数的情况下学会任务的格式与模式（in-context learning）。示例触发模型对相似结构的归纳。
MINIMUM ACTION · 最小行动
进行中 0/4在一个真实场景中练习这个模型：
勾选记录你的进度（本机暂存）
掌握进度0%
account_tree知识谱系 Genealogyexpand_more
menu_book信源参考 Sourcesexpand_more
来源明确性: 明确
- en.wikipedia.orghttps://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineeringverified
PRIVATE NOTES · 仅自己可见
已保存问答
ENTRY Q&A · 可保存至我的笔记
在清晰边界内提问
thinkingmodels 仅基于已发布的条目上下文回答。
你的问题会发送给 thinkingmodels；回答仅使用公开词条上下文。
RELATED MODELS · 相关模型