🧠 少样本提示的奇妙世界：从“零”到“少”的转变

在这个信息量爆炸的时代，人工智能如同一位神奇的魔法师，能够通过零样本学习展示出惊人的能力。然而，当我们将目光投向更复杂的任务时，这位魔法师的魔法似乎显得有些力不从心。这时，少样本提示便应运而生，犹如一根救命稻草，帮助我们引导这位魔法师走向更高的巅峰。

🌍 从“零”到“少”的旅程

少样本提示技术的核心在于上下文学习。简单来说，少样本提示就像是在为模型准备一顿丰盛的晚餐，而零样本学习则像是给它一块生肉。正如 Touvron 等人（2023）所指出的，随着模型规模的增大，小样本提示的特性逐渐显现。研究表明，当模型达到一定规模时，它们在少样本学习的表现会大幅提升。

但这究竟是怎样的一种体验呢？让我们通过 Brown 等人（2020）的一个示例来深刻理解这一过程。设想一下，我们需要使用一个新词“whatpu”来造句，提示如下：

“whatpu”是坦桑尼亚的一种小型毛茸茸的动物。一个使用whatpu这个词的句子的例子是：我们在非洲旅行时看到了这些非常可爱的whatpus。

接着，我们再引入另一个新词“farduddle”：

“farduddle”是指快速跳上跳下。一个使用farduddle这个词的句子的例子是：当我们赢得比赛时，我们都开始庆祝跳跃。

通过这种方式，模型不仅能理解这些新词的含义，还能尝试在句子中进行合理的使用。这种1-shot的示例给了模型一个方向，而如果我们增加更多的示例，例如3-shot、5-shot，甚至10-shot，模型的表现将更加出色。

📊 图表示例的力量

在进行少样本学习时，演示和示例的重要性不言而喻。根据 Min 等人（2022）的研究结果，标签空间和演示指定的输入文本的分布同样具有关键作用。我们不妨用一张图表来更清晰地展示这一点：

如图所示，增加示例数量和优化标签空间的分布，都能有效提升模型的性能。

🎭 随机标签的神奇效果

有趣的是，研究还发现，即使标签是随机分配的，模型依旧能够做出正确的判断。比如，我们可以这样设置提示：

这太棒了！// Negative
这太糟糕了！// Positive
哇，那部电影太棒了！// Positive
多么可怕的节目！//

输出结果竟然是：

Negative

即便标签是随机的，模型依然能够推断出正确的答案。这就好比一个盲人摸象，虽然没有看到全貌，但凭借触感和经验，依然能够判断出根本。

让我们再来一个例子：

Positive This is awesome!
This is bad! Negative
Wow that movie was rad!
Positive
What a horrible show! —

输出结果仍然是：

Negative

即使格式不一致，模型依旧展现出了惊人的适应能力。这一现象令人惊叹，让人不禁想要深入探讨其背后的原理。

⚠️ 少样本提示的局限性

然而，少样本提示并非万无一失，尤其是在处理更复杂的推理任务时。让我们来看看这个例子：

这组数字中的奇数加起来是一个偶数：15、32、5、13、82、7、1。

模型的回答是：

是的，这组数字中的奇数加起来是107，是一个偶数。

等等，107是个什么鬼？显然，这是一个错误的推理。可见，少样本提示在面对复杂推理问题时，显得力不从心。

为了改进，我们尝试添加更多的示例来帮助模型：

这组数字中的奇数加起来是一个偶数：4、8、9、15、12、2、1。
A. ��答案是False。✅
这组数字中的奇数加起来是一个偶数：17、10、19、4、8、12、24。
A. ��答案是True。✅
这组数字中的奇数加起来是一个偶数：16、11、14、4、8、13、24。
A. ��答案是True。✅
这组数字中的奇数加起来是一个偶数：17、9、10、12、13、4、2。
A. ��答案是False。✅
这组数字中的奇数加起来是一个偶数：15、32、5、13、82、7、1。
A. ��✅

输出结果是：

答案是True。

然而，结果依旧令人失望。少样本提示并未能有效解决这个推理问题。

🔗 思维链提示：更高级的解决方案

为了应对更复杂的推理任务，思维链（Chain of Thought，CoT）提示应运而生。通过将问题分解为更简单的步骤并逐一演示，思维链提示能够帮助模型更好地理解任务的核心。

总而言之，少样本提示为我们提供了一种有效的引导方式，尤其在模型面临复杂任务时，提供示例显得尤为重要。当我们发现零样本提示或少样本提示无法胜任时，或许是时候考虑更高级的提示技术或进行模型微调了。

📝 参考文献

Touvron, H. , et al. (2023). “Title of the paper.”✅
Kaplan, J. , et al. (2020). “Title of the paper.”✅
Brown, T. , et al. (2020). “Title of the paper.”✅
Min, S. , et al. (2022). “Title of the paper.”✅

在这个充满挑战的领域，少样本提示不仅是技术的进步，更是我们探索人工智能边界的一次大胆尝试。让我们拭目以待，期待未来更多的惊喜！