在 Few-Shot Prompting（少样本提示）中，示例的选择和排列对大语言模型（LLM）的最终表现起着决定性的作用。 以下是关于示例选择标准以及示例顺序影响的详细解答： --- 一、 示例（Examples）的选择标准 为了让模型最好地理解任务并输出高质量的结果，选择示例时应遵循以下几个核心标准： 1. 相关性与代表性 (Relevance & Representativeness) 标准： 示例必须与最终要解决的实际任务高度相关。 解释： 如果你要让模型做“医疗领域的客户情感分析”，就不要用“电影评论”的示例。示例越贴近实际输入场景（词汇、语境、领域），模型的泛化效果越好。 2. 多样性 (Diversity) 标准： 示例需要覆盖任务中可能出现的各种情况、边界条件和输入类型。 解释： 如果是情感分析，必须同时包含“正面”、“负面”和“中性”的示例；如果是实体提取，不仅要包含标准的句子，最好也包含带有错别字、或者缺乏标点符号的复杂句子。多样性不足会导致模型思维固化。 3. 标签分布的均衡性 (Balanced Distribution) 标准： 各个类别的示例数量应该尽...
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