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少样本提示:用示例教会AI——配套视频

文章提出,在提示词中加入两三个完整示例,比再多巧妙的措辞都更有效。这些视频展示了这一模式的实际应用——首先是一节结构清晰的课程,明确介绍这项技术并将它与零样本提示进行对比;然后是Anthropic的演示,你可以看到他们如何把示例添加到真实的提示词中。

首选视频

41:36
提示词工程教程——掌握ChatGPT和LLM的回答

freeCodeCamp.org

跳到31:20的“零样本与少样本提示”章节,即可看到清晰的演示对比:同一个任务,一次不提供示例,另一次提供少量示例——这正是文章整章所围绕的对比。如果你刚读完文章,还不了解更广泛的背景,那么前面关于提示词思维方式和最佳实践的章节也很有帮助。

您应该从中获得什么: 了解示例如何改变模型的行为,并学会判断何时值得投入额外准备来使用少样本提示。

先观看或了解: 能够编写基本的提示词——除此之外,只需阅读本文即可。

AI Expert 注释: 不必看完全部41分钟:与文章配套的重点是31:20开始的零样本与少样本对比章节;前面的章节属于可选背景知识。

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24:52
提示词入门101|Code w/ Claude

Anthropic

示例是Anthropic在这段视频中逐项讲解的十个要素之一,你可以看到他们将示例添加到真实的客户提示词中,并由此改变模型的输出。如果你想了解如何在完整的提示词中使用少样本方法,而不只是把它视为一项孤立技巧,这段视频会很有帮助。

您应该从中获得什么: 你将能够把示例放入更完整的提示词结构中,并预判它们会如何改变模型的输出。

先观看或了解: 先通过文章了解提示词的基本结构——示例只是这里多个组成部分中的一层。

AI Expert 注释: 推荐这段视频,是为了让你看到少样本方法如何在完整的提示词中发挥作用,而不只是把它当作一项孤立技巧;请留意加入示例后输出如何变化。

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