利用少样本学习（Few-shot Learning）增强任务适应性有哪些技巧热门官方

更新于2025/11/29 17:10:19

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AI大模型具备较强的少样本学习能力，通过提供少量示例（Examples），可引导模型理解特定任务的格式与风格。例如，在要求模型进行情感分类时，可先给出两三条带有标签的例句（如“这部电影令人震撼——正面”），再输入待分类文本。这种方法能显著提升模型在专有领域或小众任务中的表现，尤其适用于数据稀缺的研究场景

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