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few-shot examples
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提示缓存通过重用 KV 张量大幅降低 LLM 成本
提示缓存是一种优化技术，通过重用先前计算出的键/值张量，可以显著降低使用大型语言模型的成本。当后续请求与先前请求共享相同的前缀时，此方法非常有效，允许系统绕过该部分重新计算。成本节省是巨大的，有可能将前缀成本降低高达 89%，但命中率对提示结构高度敏感，即使是像在系统提示中包含时间戳这样的小改动也会导致 0% 的命中率。
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少样本示例可能损害 LLM 提示性能
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。