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1.1.2 提示的分类
我们一般会遇到两种特别的提示，一种是零样本提示（zero-shot prompt），另一种是少样本提示（few-shot prompt）。零样本提示就像在黑夜里的大海上寻找目标，你没有任何参考，只能依靠模型自身的知识和理解来寻找答案。而少样本提示就像拿着一盏手电筒，在黑夜里照亮前方的道路，它给ChatGPT一些示例，让ChatGPT通过学习这些示例，找到正确的答案。接下来，我们详细说明。
可以将最简单、最直接的提问方式格式化为问答（QA）格式，这也是许多QA数据集中标准的形式，其格式如下。
Q：<问题>？
A：
上面这样的提示也称零样本提示，即直接提示模型给出回答，而不提供任何关于希望它完成的任务的示例或演示。ChatGPT确实有能力根据零样本提示生成结果，但结果的质量取决于任务的复杂性和ChatGPT自身的知识与理解。
除了上述标准格式外，还有一种更常用且有效的提示，即少样本提示，在提问时我们提供了示例或演示。少样本提示的QA格式如下。
Q：<问题>？
A：<答案>
Q：<问题>？
A：<答案>
Q：<问题>？
A：<答案>
Q：<问题>？
A：
需要注意的是，不必使用QA格式。提示的格式取决于具体的任务。例如，在执行一个简单的分类任务时，可以通过提供示例说明任务。
这个苹果真好吃！ // 正面
这个香蕉不好吃！ // 负面
这部电影太棒了！ // 正面
这部电视剧真糟糕！ //
负面
少样本提示能够使ChatGPT根据示例完成任务。
以上关于提示的基础知识对我们有效利用ChatGPT完成各种任务至关重要。通过精心设计的提示，我们可以让ChatGPT更好地完成各种任务，实现各种目标。