大家好，今天分享下提示词书写的关键要素，核心内容来自一篇经典的论文，有理有据，令人信服。
提示词书写的关键要素
整理和汇总了几条关键的技巧，原文来自『Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?』
1）基本事实的重要性不大。提示链的方式书写提供的少样本学习很有帮助，但事实上实际答案 (gold) 并不重要，即使在样本中提供随机标签，性能也几乎不受影响。重要的是，提供了标签。
2）标签的采样空间是十分重要的，尽管我们提供错的标签影响不大，但在其他数据集或者场景里的标签数据却对最后效果的影响很大。
3）格式十分重要，只提供输入样本，没有提供标签信息，模型性能会下降。因此，在提供示例的时候，建议标签一定要加上。
4）示例的个数一般在 4-8 个为宜，当然提供更多的样本也会更好的帮助模型进行上下文学习。
在这些技巧中，标签可以视为对例子的一个解释或者是答案，比如我们尝试使用大模型对文本的情感进行分析时：这里的标签就是指的是情感是积极还是消极的。
现在给你一个电影评论，请你根据自己的知识判断它的情感是积极还是消极。积极输出1，消极输出0.下面是样例：这部电影真看 1我认为这部电影比较一般，总体来说6分吧 1这是我看过的最糟糕的一部电影了！0太垃圾了，不要看 0现在用户的输入是：这部电影真的好无聊，看的我快睡着了
好啦，今天的分享就到此结束了，你学废了嘛？
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好了，今天的分享就到这里，希望对你有所帮助。
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原文作者：雨飞AI笔记；如有侵权，请联系管理员删除。
