Few-shot 示例怎么给？给几个、怎么挑、顺序有影响吗

先这样答

Few-shot 是在提示词里放几组输入输出示例，让模型照着模式处理新输入。数量上两到五个是常见区间：太少模式立不住，太多收益递减还占上下文。现在的模型很多任务零示例就能做对，所以先试零示例，格式不稳、风格要求高时再加示例。

挑示例看三条：覆盖面、质量、格式。覆盖面指示例要代表真实输入的分布，典型情况和容易出错的边界情况都要有；质量指示例答案必须逐条核对，示例里的错误会被模型一起学走；格式指示例的写法必须就是你要的输出样子，模型复刻格式比复刻内容更严格。顺序也有影响：靠近输入末尾、和当前问题更相似的示例，对输出的影响更大，生产环境要固定顺序，改顺序要当成一次变更来测试。

总结一句：示例的价值在于示范格式和模式，不在于教知识；知识靠检索或训练补，格式才靠示例立。

面试官会怎么追问

• 「示例越多效果越好吗？」 不是。收益很快递减，示例还持续占用上下文、推高每轮成本。格式类任务两三个规范示例通常就够，宁可精选也不要堆数量。
• 「示例答案给错了会怎样？」 模型会跟着错。Few-shot 本质是模式模仿，示例答案就是模仿对象，所以要按正式答案的标准逐条审，不能拿草稿当示例。
• 「顺序要不要固定？」 要。顺序变化会导致输出波动，位置靠后、与输入更相似的示例影响更大。上线后固定示例顺序，任何顺序调整都跑一遍回归再发。

回答的坑

• 用示例硬教模型新知识。示例教的是格式和模式，事实性内容要靠检索或微调，堆例子解决不了知识错误。
• 示例格式随手写。模型会严格复刻示例的标点、字段名和结构，示例格式就是输出格式，写错就跟着错。