LLM零样本提示技术：核心要点+实用提示示例

LLM零样本提示技术：核心要点+实用提示示例

一、核心要点

• 定义：不提供任务相关训练样本，仅通过自然语言提示描述任务要求，让大语言模型直接完成任务的技术。
• 关键原则：提示需明确任务目标、输出格式、判断标准，减少模型理解歧义；避免模糊表述，必要时补充约束条件（如字数、风格）。
• 适用场景：文本分类、简单生成、信息提取、逻辑推理、翻译等无需复杂示例就能界定的任务。

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二、实用提示示例（可直接复制使用）

1. 文本分类类

• “判断以下句子的情绪倾向，仅输出‘积极’‘消极’‘中性’：今天的会议效率太低，完全没解决问题。”
• “请将这段文本归类到‘科技’‘娱乐’‘财经’‘教育’中的一个，无需额外解释：人工智能生成式产品的最新应用场景持续拓展。”

2. 内容生成类

• “以‘职场高效沟通’为主题，写一段300字左右的建议，语言简洁实用，适合职场新人参考。”
• “模拟客服回复风格，回应用户投诉：‘下单3天还没发货，物流太慢了’，要求态度友好、给出解决方案提示。”

3. 信息提取类

• “从以下文本中提取联系人姓名、电话、需求，按‘姓名：xxx；电话：