在与大语言模型（如 ChatGPT、Claude 等）交互时，Zero-Shot（零样本）和 Few-Shot（少样本）是最基础、也是最常用的两种提示词（Prompting）策略。 简单来说，它们的区别在于“你是否在提问前，先给 AI 提供了示范/例子”。 下面为你详细解释这两种策略： --- 1. Zero-Shot 提示（零样本提示） 概念： 零样本提示是指不给模型提供任何示范或例子，直接向它下达指令或提出问题。模型完全依赖它在出厂前（预训练阶段）学到的海量知识来理解并完成任务。 通俗比喻： 就像让一个学生直接去参加一场闭卷考试，不给他看任何往年的模拟题，完全靠他脑子里的基础知识来答题。 示例： > 提问（Prompt）： > 请判断以下句子的情感倾向是正面、负面还是中性： > “这家餐厅的菜太咸了，简直难以下咽。” > > AI 回答： > 负面。 适用场景： 基础任务：如常识问答、简单的翻译、文本摘要等。 指令明确时：当你确信 AI 能够凭借常识直接理解你的需求时。 优点：简单、直接、节省 Token（也就是节省字数和算力）。 --- 2. Few-Shot 提示（少样本...
播面