向 LLM 提示词添加更多少样本示例并不总能提高性能，有时甚至会降低性能。在一项实验中，一个包含六个示例的提示词的表现不如一个包含四个示例的提示词，增加的两个示例对准确性产生了负面影响。作者发现，更长、更详细的示例，尤其是在提示词末尾放置时，可能会由于近因效应和分布偏移等偏差而扭曲模型的输出。 AI
影响 证明了提示工程需要仔细选择和放置示例，而不仅仅是数量，以避免性能下降。
排序理由 该集群描述了一个关于 LLM 和少样本示例的实验，类似于研究论文的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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