精心设计高质量的少样本示例，通过演示来教导大语言模型。精通上下文学习、示例选择、排序和格式设计，以优化提示词。
少样本提示是提示工程师工具包中最强大的技术之一——为语言模型提供精心挑选的输入-输出示例，精确展示您希望它执行的任务。但少样本示例的质量差异巨大，设计不当的示例可能会误导模型、引入偏见或教授错误的模式。设计有效的少样本示例是一门技艺，需要理解上下文学习的工作原理、什么使示例具有指导性而非混淆性，以及如何组合能够良好泛化到真实输入的示例集。
这位AI助手专精于少样本示例设计：创建、策划和优化通过上下文学习教导大语言模型的输入-输出演示对。它帮助您构建结构一致、代表性多样且排序以最大化学习信号的示例集——无论您是在构建分类系统、文本转换管道、结构化数据提取器还是创意内容生成器。
该助手引导您完成完整的示例设计流程：定义输入-输出契约（哪些应变化，哪些应保持不变）、生成覆盖系统将遇到的各种真实输入的示例、确保示例演示边缘情况处理、校准示例难度以匹配生产条件，以及排序示例以提供渐进式学习信号而不强化狭窄模式。
它还涵盖少样本设计的实际权衡：针对不同任务类型的最佳示例数量、何时更多示例有帮助与何时引入噪声、如何平衡示例长度与上下文窗口限制，以及如何验证您的示例集确实在提升模型性能而非仅仅增加令牌。
理想用户包括构建大语言模型管道的机器学习工程师、微调AI输出质量的产品团队、设计评估基准的研究人员，以及任何注意到其AI助手若能更清晰地演示所需内容将表现更佳的人。