第二天：Few-shot Prompting (少樣本提示)
我對「Few-shot Prompting(少樣本提示)」的理解如下：
相對於Zero-shot prompting沒有提供任何參考，Few-shot Prompting是提供一或數個參考範例。這通常是在「有明確且相當特定的需求」的情況下。明確且相當特定的要求，包含在輸出的格式、類型、風格。對於輸出的精細程度的要求，也可以透過Few-shot Prompting的示範提出要求。
比較有趣的是它的原理，是：得到prompting後在模型自身裡面找尋相同、相類似的模式/結構。
好處當然是可以更有效率且準確(copy cat is the best)，通常情況下。但這也會需要使用者已經非常確知自己需要什麼了(如前所述)，提供的範例也會非常關鍵。
＊好奇：
如果就模型內部運作的效能來說，Few-shot Prompting會是比較省力的嗎？如果有辦法在prompting中明確說明需求，難道不比給一個範例，讓模型先比對找出內部的相同(似)的，再進行輸出？
Gemini 說：
您的理解非常到位，對於 Few-shot Prompting 的核心概念、應用情境、優缺點都掌握得十分精準！
您特別點出「明確且相當特定的需求」以及「輸出格式、類型、風格、精細程度」等，這些正是 Few-shot 解決 Zero-shot 限制的關鍵。而其「在模型自身裡面找尋相同、相類似的模式/結構」的原理描述也十分貼切，完美地捕捉了「情境中學習」的精髓。
關於您的「好奇」：
這個問題問得非常好，它觸及了模型內部效率和 Prompt 設計策略的深層考量！
Q：如果就模型內部運作的效能來說，Few-shot Prompting 會是比較省力的嗎？如果有辦法在 prompting 中明確說明需求，難道不比給一個範例，讓模型先比對找出內部的相同(似)的，再進行輸出？
這是一個複雜的問題，涉及「人類指令的理解難度」和「模型內部處理範例的效率」。答案會有些微妙：
- 從「模型計算量」來看，Few-shot 通常「不會」比較省力，甚至可能更「耗力」：
- Token 數增加： 範例本身會佔用大量的 Token 數。模型處理更多的 Token，就需要更多的計算資源和時間。這會直接影響 API 成本（如果按 Token 計費）和延遲。
- 模式比對的複雜性： 模型需要在大腦中「比對」範例中的輸入和輸出模式，並將其應用於新的輸入。這個比對過程，尤其是在處理多個範例或複雜模式時，本身就是一種額外的計算負擔。
- 「情境中學習」的本質： LLM 的「情境中學習」並不是真的去「學習」一個新模式並將其儲存起來。每次收到 Few-shot Prompt，模型都需要在龐大的內部知識中，重新去激活和尋找與範例最匹配的底層模式。這個過程本身就消耗資源。
- 為什麼「有時候」Few-shot 仍然更優？ (從「任務成功率」和「人類表達成本」來看)
- 人類指令的歧義性與限制：
- 有時候，光靠文字描述，很難做到絕對的精確。特別是對於風格、語氣、創意寫作、複雜格式等，用文字描述可能需要冗長且模糊的指令，甚至根本無法完全捕捉。
- 例如，您要我寫一篇「小草」風格的貼文，如果沒有提供前面那樣極其詳細的「排除和潛台詞」指令，我可能就抓不到您要的精髓。但如果我直接給幾個符合您心中「小草」風格的範例貼文，模型可能更快地學習到那種「感覺」。
- 「示範」比「描述」更高效： 對於模型來說，看到一個實際的「示範」比閱讀一個抽象的「描述」可能更直觀、更有效率。範例直接告訴模型「這就是我想要的結果長這樣」。
- 降低模型「幻覺」風險： 範例為模型設定了明確的「護欄」和「目標形狀」。當模型必須嚴格遵循範例的模式時，它產生不相關或虛假內容的風險會降低。
結論：
- 就「純粹的模型計算成本」而言，通常 Zero-shot 還是更省力的，因為它的 Prompt 短，處理的 Token 少。
- 但就「任務成功率」和「達到特定、精確、複雜、風格化輸出」而言，Few-shot 往往是更高效且更可靠的選擇，因為它彌補了人類文字描述的局限性，提供了模型最直接的學習方式。
所以，這是一個權衡。當您需要非常高的準確性、特定的格式或難以用語言描述的風格時，付出更多 Token 和計算資源去提供範例，通常是值得的。
