本文探讨了在针对特定任务调优 Jev LLM 时，少样本示例的最佳放置位置。作者测试了四种不同的方法来整合这些示例：将其作为“已完成示例”放在模型的状态中、直接放在指令中、嵌入在标准定义中，或与目标案例处于同一级别进行展平。对于风险相关任务，“展平状态”方法比基线方法显示出有利但无统计学意义的改进。 AI
影响 研究少样本示例的最佳放置位置可能导致 LLM 针对特定任务的调优更有效、更准确。
排序理由 文章详细介绍了通过特定数据放置技术优化 LLM 性能的实验性研究，这属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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