什么是零样本提示
零样本提示要求模型仅使用清晰的指令完成任务，不需要提示中的示例。 模型依赖于在预训练和对齐过程中学习的一般知识和遵循指令的能力。
零样本快速易用，因为您不需要设计或精选示例对。对于广泛的任务（如通用问答、简单分类、摘要或直接翻译），仅凭指令通常足以实现良好结果。
什么是少样本提示
少样本提示在指令中添加少量输入-输出示例，使模型能够从具体演示推断任务模式。 实际上，少样本通常意味着 2 至 10 个示例。
这些示例像提示内的迷你训练集一样工作，指导模型应如何解释模糊的任务、专门的格式或特定领域的语言。当您需要特定的风格、结构或通用指令无法表达的细微行为时，少样本提示特别有效。
关键差异：零样本 vs. 少样本
零样本和少样本提示主要在设置工作量、特定任务的准确性和跨多个使用场景的可扩展性上有所不同。 两者都依赖于相同的基础模型，但在示例设计工作和更好的任务对齐之间进行权衡。
| 维度 | 零样本 | 少样本 |
|---|---|---|
| 提示中的示例 | 无 | 2-10+ 个代表性示例 |
| 设置速度 | 非常快速；不需要示例精选 | 较慢；示例必须经过选择和维护 |
| 数据要求 | 无需标记示例 | 至少需要几个标记示例 |
| 特定任务的准确性 | 通常较低或更通用 | 在特定领域通常更高、更一致 |
| 任务间的可扩展性 | 高度可扩展，易于添加新任务 | 可扩展性较低；每个任务可能需要自己的示例 |
何时使用零样本
当您需要速度、没有标记示例且任务相当通用时，应使用零样本提示。 此模式可用作初始尝试或基线。
典型的零样本场景：
- 通用问答、简单摘要和基本情感分类。
- 当您仍在探索任务性质时的快速实验。
- 您缺乏精选示例的新领域或语言。
何时使用少样本
当任务专业、对格式敏感或风险较高，且您能提供优质示例时，应使用少样本提示。 在这些情况下，示例会显著提高纯指令的可靠性。
常见的少样本场景：
- 特定领域的分类或提取（法律、医疗、金融），其中精确的标签和措辞至关重要。
- 具有严格结构的任务，如从杂乱文本中提取结构化 JSON。
- 多语言或本地化任务，其中每种语言的几个示例有助于处理习语和风格。
示例：零样本 vs. 少样本提示
当您为同一任务比较提示时，零样本和少样本之间的实际差异变得清晰可见。 这里我们按意图对支持工单进行分类。
糟糕的提示 – 无结构
"看一下这个支持工单，告诉我它的内容。"
零样本提示
"将以下支持工单分类为以下其中一个类别：`billing_issue`、`login_problem`、`feature_request`、`bug_report` 或 `other`。工单："我今天尝试重置密码三次，链接总是说已过期。" 仅输出类别名称。"
少样本提示
"将每个支持工单分类为以下其中一个类别：`billing_issue`、`login_problem`、`feature_request`、`bug_report` 或 `other`。仅输出类别名称。示例1：工单："您本月对同一订阅收费了两次。" 标签：`billing_issue` 示例2：工单："无论我点击'导出报告'还是刷新页面，都没有反应。" 标签：`bug_report` 示例3：工单："您能否添加将报告直接导出到 Google Sheets 的支持？" 标签：`feature_request` 现在分类这个工单："我今天尝试重置密码三次，链接总是说已过期。"
少样本版本明确显示模式，通常可改进对微妙或嘈杂工单的分类质量。
PromptQuorum 如何帮助您选择
PromptQuorum 是一款多模型 AI 分派工具，让您在一个地方跨多个提供商测试零样本和少样本提示。 您可以将相同的仅指令提示和相同的示例增强提示并行发送到 GPT-4o、Claude Opus 4.7 和 Gemini 3.1 Pro 等模型。
在 PromptQuorum 中，您可以：
- 使用 Single Step、RTF 或 CO-STAR 等框架快速使用零样本提示。
- 通过在 SPECS 或谷歌提示指南等框架内嵌入代表性示例来升级为少样本提示，以获得更严格的控制。
- 将零样本和少样本版本作为模板保存，然后随时间推移比较模型间的准确性、延迟和令牌成本。
实用建议：最大化效果
以下是充分利用零样本和少样本提示的实际建议。
- 总是从零样本开始。它快速易用，对许多简单任务足够。
- 当零样本精度低于 70% 时，尝试少样本。
- 选择示例时，选择代表您数据中边界情况的样本。
- 在生产环境中部署前测试性能差异。
- 比较不同模型间的零样本 vs. 少样本性能——GPT-4o 可能在零样本中表现出色，而 Gemini 3.1 Pro 可能从少样本获益更多。
如何在零样本和少样本间选择
- 1对于日常、直接的任务，从零样本开始（无示例）。 示例："将此评论分类为正面或负面。" 如果准确性足够，零样本更快更便宜。
- 2当零样本性能不佳时（准确性 <80% 或质量较低），添加 2-5 个少样本示例。 向模型展示 2-3 个正面和 2-3 个负面评论，带正确标签。少样本通过示例教学。
- 3对于具有细微差别或罕见模式的任务，添加 5-10 个示例（少样本+）。 如果您的任务需要检测讽刺、有害偏见或特定领域的细微差别，更多示例会有所帮助。
- 4选择跨越您期望输入范围的示例。 如果您分类产品评论，包括热情的、平静的和负面的示例。不要只展示简单案例。
- 5在生产提交前测试测试集上的少样本益处。 使用 0 个示例和 5 个示例对 50 个测试案例运行相同提示。如果少样本增加 10+ 个百分点的准确性，包含示例。如果收益 <5%，坚持零样本。