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Min et al.
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动态少样本提示可提高 LLM 示例的相关性和效率 · 跟踪 2 个来源
动态少样本提示通过从更大的池中为每个特定输入检索最相关的示例，而不是为所有查询使用固定的示例集，从而改进了静态少样本提示。此方法使用嵌入空间中的余弦相似度和 k-近邻 (kNN) 等技术，确保提供的示例与当前请求更相关，从而提高质量和令牌效率。少样本提示的成本主要是基于令牌的，每个示例都会增加每次调用的输入成本，尽管提示缓存可以减轻经常性费用。研究表明，虽然示例有助于固定输出形状、标签集和粒度，但只有可混淆案例之间的边界才真正需要正确…
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新的大型语言模型研究质疑少样本提示的有效性
来自2025-2026年的近期研究表明，在现代大型语言模型上，提供示例的少样本提示（few-shot prompting）在高级推理任务上可能不再像以前那样有效。对Qwen2.5和Qwen3等模型的研究表明，虽然少样本示例有助于调整输出格式，但与零样本方法相比，它们并不能显著提高推理能力。这一转变挑战了2023-2024年之前的最佳实践，OpenAI和Google目前的指导在是否包含示例方面提供了相互矛盾的建议。