以下是关于 few shot（少样本提示）的相关案例和信息：
Examples are one of the most powerful tools for enhancing Claude's performance and guiding it to produce your desired output.By providing a few well-crafted examples in your prompt,you can significantly improve the accuracy,consistency,and quality of Claude's responses.This technique is particularly effective for tasks that are highly detailed or require structured outputs or adherence to specific formats.示例是提高Claude性能并引导其生成您期望输出的最强大工具之一。通过在提示中提供一些精心制作的示例，您可以显著提高Claude响应的准确性、一致性和质量。这种技术特别适用于需要高度详细或需要结构化输出或遵守特定格式的任务。This technique is also known as few-shot prompting(or one-shot prompting if only one example is provided).这种技术也被称为少拍提示（如果只提供一个示例，则称为一拍提示）。
他们分别代表了自我认同和社会认同两大需求。自我认同：当人们对自我感觉不甚满意的时候，普遍会生成两大内在动机：一个是自我成长，二是与自我和解。社会认同：人在面对他人或置身群体当中的时候，会需要归属感，希望被对方认可，被群体接纳。同时，人也想要被看见，想要彰显自己的独特性，也就是寻求存在感。于是，我们重点挑选了书中“情绪感知”和“情绪创造”两个章节的相关内容，构建我们的提示词。02.Few shot，担心大模型听不懂人话的杀手锏理论有了逻辑讲了，其实还是担心大模型听不懂、理解不了，关键也没法知道它到底看没看懂，是我提示词不行还是模型能力不行...所以只能想办法多上一些保险，但绝不是提示词越多越好，能力越强的模型越需要精准表达，不过列举few shot通常还是有效做法。于是乎，我们上网一顿搜刮，淘来了一些优秀的情绪营销标语：03.捏提示词，每一次创作都是我们的Aha时刻我们挑选了书中“情绪感知”和“情绪创造”两个章节的精彩观点，加上网上找到的优秀few shot，构建我们的提示词。提示词并未完全使用到书中的全部精华观点，还有提升空间，也欢迎大伙交流讨论：来几个栗子测试一下，多说一句，大模型依然选派Claude3.5 Sonnet，在内容理解和创作这块，绝对的顶流，一时无代餐：📍江小白当年江小白靠营销文案成功出圈，很多文案还记忆深刻，这不就想着拿大模型来PK一下，白酒也是容易跟情感挂上钩的品类，我们简单输入一下初始信息：
虽然大型语言模型展示了惊人的零样本能力，但在使用零样本设置时，它们在更复杂的任务上仍然表现不佳。少样本提示可以作为一种技术，以启用上下文学习，我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件，我们希望模型生成响应。根据[Touvron et al.2023(opens in a new tab)](https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf)等人的在2023年的论文，当模型规模足够大时，小样本提示特性开始出现[(Kaplan et al.,2020)(opens in a new tab)](https://arxiv.org/abs/2001.08361)。让我们通过[Brown等人2020年(opens in a new tab)](https://arxiv.org/abs/2005.14165)提出的一个例子来演示少样本提示。在这个例子中，任务是在句子中正确使用一个新词。提示：输出：我们可以观察到，模型通过提供一个示例（即1-shot）已经学会了如何执行任务。对于更困难的任务，我们可以尝试增加演示（例如3-shot、5-shot、10-shot等）。根据[Min等人（2022）(opens in a new tab)](https://arxiv.org/abs/2202.12837)的研究结果，以下是在进行少样本学习时关于演示/范例的一些额外提示：“标签空间和演示指定的输入文本的分布都很重要（无论标签是否对单个输入正确）”使用的格式也对性能起着关键作用，即使只是使用随机标签，这也比没有标签好得多。其他结果表明，从真实标签分布（而不是均匀分布）中选择随机标签也有帮助。让我们尝试一些例子。让我们首先尝试一个随机标签的例子（意味着将标签Negative和Positive随机分配给输入）：提示：输出：