用 “示例驱动” 写提示词：给大模型 “照猫画虎” 的模板

在和大模型打交道时，写好提示词是获得理想结果的关键。而 “示例驱动” 这种写提示词的方法，就像给大模型一个参照物，让它能 “照猫画虎”，更精准地理解我们的需求。这篇文章就来详细讲讲如何用 “示例驱动” 的方式写提示词，以及相关的模板和技巧，帮大家更好地和大模型沟通。

1. “示例驱动” 提示词的基本概念

1.1 什么是 “示例驱动” 提示词

“示例驱动” 提示词就是在给大模型的指令中，加入具体的示例。这些示例能直观地展示我们想要的结果是什么样的，让大模型通过模仿示例，生成符合要求的内容。比如想让大模型写一段描写春天的文字，直接说 “写一段春天的描写” 可能效果一般，但如果加上示例 “比如‘春风拂过，柳枝抽出嫩绿的新芽，桃花粉嘟嘟地挂满枝头’”，大模型就能更清楚方向。

1.2 “示例驱动” 提示词的特点

• 直观易懂：示例是具体的内容，大模型能快速抓住其中的关键特征，比单纯的文字描述更易理解。

• 针对性强：通过示例可以明确告诉大模型我们想要的风格、格式、内容重点等，让响应更贴合需求。

• 降低沟通成本：对于一些复杂的需求，用示例比用大量文字解释更高效，能减少反复调整提示词的次数。

1.3 “示例驱动” 与普通提示词的区别

普通提示词主要靠文字描述来传达需求，大模型需要自己去解读和转化这些描述。而 “示例驱动” 提示词是在描述的基础上，加入了实际的例子，相当于给大模型一个 “标准答案” 的参考，让它能照着例子的样子去生成内容。比如同样是让大模型分类水果和蔬菜，普通提示词可能是 “把下列物品分成水果和蔬菜：苹果、白菜、香蕉、萝卜”；“示例驱动” 提示词则会加上 “比如水果有苹果，蔬菜有白菜”。

2. “示例驱动” 提示词的核心原理

2.1 大模型的 “模仿学习” 机制

大模型在训练过程中，学习了海量的文本数据，其中包含了各种语言模式和规律。当它遇到带有示例的提示词时，会自动分析示例中的模式，然后将这种模式应用到新的任务中，也就是所谓的 “模仿学习”。就像人在学习新东西时，看到别人怎么做，自己也会学着做一样，大模型通过模仿示例中的结构、风格、逻辑等，来生成相似的内容。

2.2 示例如何引导模型理解需求

示例能为大模型提供具体的 “目标”。它可以展示需求的具体表现形式，比如如果需要大模型用特定的格式输出信息，示例就能直接展示这种格式；示例还能体现需求的深层要求，比如内容的严谨性、情感色彩等，让大模型在生成内容时不仅满足表面要求，还能贴合深层需求。

比如想让大模型写一封道歉信，示例可以是 “尊敬的客户，非常抱歉由于我们的失误，导致您的订单延迟送达，我们会尽快为您处理并给予补偿”，这个示例就展示了道歉信的语气、内容重点，大模型就能据此写出符合要求的道歉信。

2.3 示例数量对模型响应的影响

• 示例数量过少：可能无法全面展示需求的特征，大模型容易理解偏差。比如只给一个简单的示例，大模型可能只学到其中一个点，而忽略其他重要信息。

• 示例数量适中：一般 2-5 个示例比较合适，能涵盖需求的主要特征，又不会让大模型感到信息过载。这样大模型能较好地总结示例中的规律，生成准确的响应。

• 示例数量过多：会增加提示词的长度，可能超出大模型的处理能力，而且过多的示例可能会让大模型抓不住重点，反而影响响应效果。

3. “示例驱动” 提示词的模板构成

3.1 目标任务描述部分

这部分要明确告诉大模型需要完成什么任务，是写文章、做分类、翻译，还是其他事情。描述要简单直接，让大模型清楚核心任务是什么。比如 “请将下列英文句子翻译成中文”“对下面的产品评价进行正面和负面的分类”。

3.2 示例展示部分

这是 “示例驱动” 提示词的核心部分，要给出具体的示例。每个示例都应包含输入和对应的输出，让大模型清楚 “输入是什么样，输出就该是什么样”。示例要具有代表性，能体现任务的关键特征。

比如在做情感分析任务时，示例可以是：

输入：“这个产品很好用，我很喜欢”，输出：“正面”

输入：“质量太差了，一点都不好”，输出：“负面”

3.3 待处理内容部分

这部分是需要大模型实际处理的内容，要和示例中的输入形式保持一致，这样大模型才能更好地将示例中的模式应用到待处理内容上。比如示例中的输入是短句，待处理内容也应该是短句；示例中的输入是特定格式的文本，待处理内容也应采用相同格式。

3.4 输出要求部分

可以根据需求，对大模型的输出提出具体要求，比如输出的格式、长度、风格等。这部分不是必须的，但加上后能让输出更符合预期。比如 “请将分类结果用列表形式呈现”“翻译后的句子要简洁明了”。

4. 不同场景下的 “示例驱动” 提示词模板

4.1 文本分类场景

4.1.1 模板结构

• 目标任务描述：请将下列文本按照 [分类标准] 进行分类

• 示例展示：

输入：[示例文本 1]，输出：[分类结果 1]

输入：[示例文本 2]，输出：[分类结果 2]

• 待处理内容：[需要分类的文本 1]、[需要分类的文本 2]……

• 输出要求：请直接给出分类结果

4.1.2 实际案例

目标任务描述：请将下列电影评论按照 “推荐” 和 “不推荐” 进行分类

示例展示：

输入：“这部电影太精彩了，剧情紧凑，演员演技也好，强烈推荐”，输出：“推荐”

输入：“一点都不好看，剧情拖沓，浪费时间，不建议看”，输出：“不推荐”

待处理内容：“画面很精美，但剧情一般”、“这是我今年看过最好看的电影，一定要去看”

输出要求：请直接给出分类结果

4.2 文本生成场景

4.2.1 模板结构

• 目标任务描述：请按照 [生成要求] 生成 [文本类型]

• 示例展示：

输入：[生成主题 1]，输出：[生成结果 1]

输入：[生成主题 2]，输出：[生成结果 2]

• 待处理内容：[需要生成文本的主题]

• 输出要求：生成的文本要 [具体要求，如长度、风格等]

4.2.2 实际案例

目标任务描述：请按照 “活泼有趣” 的风格生成儿童小故事

示例展示：

输入：“小兔子找食物”，输出：“有一只可爱的小兔子，名叫跳跳。一天，它饿了，就蹦蹦跳跳地去森林里找食物。它看到一棵胡萝卜，高兴地拔了起来，啊呜啊呜吃了个精光，肚子变得圆滚滚的”

输入：“小猴子摘桃子”，输出：“小猴子皮皮最喜欢吃桃子了。它爬到桃树上，看到满树红红的桃子，伸手摘了一个，咬了一大口，真甜呀！它摘了好多桃子，开心地回家了”

待处理内容：“小猫钓鱼”

输出要求：生成的故事不要太长，大约 100 字左右

4.3 翻译场景

4.3.1 模板结构

• 目标任务描述：请将下列 [源语言] 翻译成 [目标语言]

• 示例展示：

输入：[源语言文本 1]，输出：[目标语言文本 1]

输入：[源语言文本 2]，输出：[目标语言文本 2]

• 待处理内容：[需要翻译的源语言文本]

• 输出要求：翻译要准确，符合 [目标语言] 的表达习惯

4.3.2 实际案例

目标任务描述：请将下列英文翻译成中文

示例展示：

输入：“I like reading books in my free time”，输出：“我喜欢在空闲时间看书”

输入：“She goes to school by bus every day”，输出：“她每天乘公交车去上学”

待处理内容：“We will have a party this weekend”

输出要求：翻译要准确，语句通顺

4.4 问答场景

4.4.1 模板结构

• 目标任务描述：请回答下列问题，回答要 [回答要求]

• 示例展示：

输入：[问题 1]，输出：[答案 1]

输入：[问题 2]，输出：[答案 2]

• 待处理内容：[需要回答的问题]

• 输出要求：答案要 [具体要求，如简洁、详细等]

4.4.2 实际案例

目标任务描述：请回答下列关于历史的问题，回答要简洁明了

示例展示：

输入：“唐朝的开国皇帝是谁？”，输出：“李渊”

输入：“鸦片战争发生在哪一年？”，输出：“1840 年”

待处理内容：“明朝的建立者是谁？”

输出要求：答案用一句话概括

5. 设计 “示例驱动” 提示词的关键技巧

5.1 示例的选择标准

• 相关性：示例要和目标任务紧密相关，能直接体现任务的特征。如果任务是写诗歌，示例就应该是诗歌，而不是散文。

• 典型性：示例要能代表任务中常见的情况，包含任务的关键要素。比如在做数学题求解的任务中，示例应该包含解题的关键步骤和方法。

• 多样性：如果任务有不同的情况或类型，示例要尽量涵盖这些不同的情况，让大模型能应对各种可能性。比如在做文本纠错任务时，示例要包含拼写错误、语法错误等不同类型的错误。

5.2 示例的呈现方式

• 清晰明了：每个示例的输入和输出要区分清楚，可以用文字标注，如 “输入：……”“输出：……”，让大模型能轻松识别。

• 格式统一：所有示例的格式要保持一致，包括标点符号、换行等。比如第一个示例输入后换行写输出，后面的示例也要遵循这个格式。

• 简洁精炼：示例不要过于冗长，要去掉无关的内容，只保留能体现任务特征的部分，避免大模型被无关信息干扰。

5.3 如何避免示例带来的偏差

• 示例要客观中立：如果任务涉及主观判断，示例要尽量客观，避免加入个人偏见。比如在做新闻内容分类时，示例不能因为个人喜好而对同一类别的新闻有不同的分类标准。

• 检查示例的一致性：确保所有示例都遵循相同的规则和标准，不要出现相互矛盾的情况。比如在做产品价格区间分类时，不能一个示例中 “100 元以下” 是低价，另一个示例中 “200 元以下” 是低价。

• 控制示例的数量：如前面所说，示例数量过多或过少都可能有问题，要根据任务的复杂程度选择合适的数量，一般 2-5 个比较合适。

6. “示例驱动” 提示词的进阶应用

6.1 多轮对话中的示例复用

在多轮对话中，前面给出的示例可以被复用，不需要每次都重新给出所有示例。当进行下一轮对话时，可以简单提及之前的示例，让大模型回忆起之前的模式。

比如在第一轮对话中，用 “示例驱动” 提示词让大模型对产品评价进行分类，并给出了示例。第二轮对话中，继续让它分类新的产品评价，可以说 “请按照之前的示例，对下列产品评价进行分类”，这样既节省了提示词的长度，又能保证大模型继续按照正确的模式处理任务。

6.2 复杂任务的示例分层

对于一些复杂的任务，可以将示例分层，先给出简单的、基础的示例，再给出复杂的、进阶的示例，让大模型逐步理解任务的要求。

比如在做数据分析报告生成的任务时，首先可以给出简单的数据和对应的简短分析示例，如 “数据：A 产品销量 100 件，B 产品销量 80 件，分析：A 产品销量高于 B 产品”；然后再给出更复杂的数据和详细的分析示例，包含对比、原因分析等，让大模型从简单到复杂逐步掌握分析的方法。

6.3 动态调整示例以优化响应

如果大模型的响应不符合预期，可以通过调整示例来优化。如果响应偏离了方向，可以增加更具针对性的示例；如果响应过于简单，可以增加更详细的示例；如果响应有错误，可以修改示例中的错误，让大模型纠正过来。

比如让大模型写一篇议论文，第一次给出的示例比较简单，大模型写的议论文也不够深入。这时候可以增加一个结构更完整、论证更充分的议论文示例，再让大模型重新写，通常能得到更好的结果。

7. 常见问题及解决方法

7.1 示例正确但模型响应错误怎么办

首先检查示例是否足够典型和全面，如果示例只涵盖了部分情况，大模型可能在处理其他情况时出错，这时候可以增加更多样化的示例。其次，检查目标任务描述是否清晰，有时候描述不清晰也会导致模型理解错误，需要重新明确任务描述。另外，可以在输出要求中更具体地指出模型响应错误的地方，让它有针对性地调整。

7.2 示例过多导致提示词过长怎么办

可以精简示例，去掉那些重复的、次要的示例，只保留最核心、最具代表性的示例。也可以对示例进行概括，提炼出示例中的关键特征，用更简洁的语言呈现。如果任务确实需要很多示例，可以分多次进行，先让模型处理一部分内容，再用同样的示例处理另一部分内容。

7.3 如何判断是否需要使用 “示例驱动” 提示词

当普通提示词多次调整后，模型的响应仍然不符合预期，或者任务比较复杂、有特定的格式或风格要求时，就可以考虑使用 “示例驱动” 提示词。另外，如果任务涉及到分类、翻译、生成特定类型文本等，“示例驱动” 提示词往往能取得更好的效果。如果是非常简单的任务，比如查询基本信息，普通提示词就足够了，不需要使用 “示例驱动”。

8. 实际案例分析：从失败到成功的优化过程

8.1 失败案例及原因分析

目标任务：让大模型生成 5 个关于 “秋天” 的四字词语。

普通提示词：“生成 5 个关于秋天的四字词语”

模型响应：“春暖花开、夏日炎炎、秋高气爽、冬雪纷飞、四季如春”

原因分析：模型没有准确理解 “关于秋天” 的要求，生成的词语包含了其他季节，主要是因为提示词没有给出具体的示例，模型对 “秋天的四字词语” 的范围把握不准。

8.2 第一次优化：添加简单示例

“示例驱动” 提示词：

目标任务描述：生成 5 个关于秋天的四字词语

示例展示：

输入：关于秋天的四字词语，输出：“秋高气爽”

待处理内容：生成 5 个关于秋天的四字词语

模型响应：“秋高气爽、秋风落叶、秋色宜人、秋收冬藏、春花秋月”

原因分析：虽然大部分词语是关于秋天的，但 “春花秋月” 包含了春天，还是有偏差，因为示例数量太少，没有全面展示秋天四字词语的特征。

8.3 第二次优化：增加示例数量

“示例驱动” 提示词：

目标任务描述：生成 5 个关于秋天的四字词语

示例展示：

输入：关于秋天的四字词语，输出：“秋高气爽”

输入：关于秋天的四字词语，输出：“秋风萧瑟”

输入：关于秋天的四字词语，输出：“硕果累累”

待处理内容：生成 5 个关于秋天的四字词语

模型响应：“金风送爽、雁过留声、天高云淡、五谷丰登、层林尽染”

结果分析：这次生成的词语都符合关于秋天的要求，因为增加了示例数量，模型更清楚了秋天四字词语的特征，响应准确。

9. “示例驱动” 提示词与其他提示词技巧的结合

9.1 与 “角色设定” 结合

在 “示例驱动” 提示词中加入角色设定，让大模型以特定的角色来处理任务，同时参考示例生成内容。比如让大模型以 “小学语文老师” 的角色，用 “示例驱动” 的方式生成适合小学生的比喻句。

示例：

目标任务描述：作为小学语文老师，生成 5 个适合小学生的关于月亮的比喻句

示例展示：

输入：关于月亮的比喻句，输出：“月亮像一个大圆盘挂在天上”

输入：关于月亮的比喻句，输出：“月亮像一艘小船在夜空中航行”

待处理内容：生成 5 个关于月亮的比喻句

这样结合后，大模型生成的比喻句会更符合小学生的认知水平，语言也会更简单易懂。

9.2 与 “步骤拆解” 结合

将复杂任务拆解成多个步骤，在每个步骤中都使用 “示例驱动” 提示词，让大模型一步步完成任务。这种结合方式能让大模型更清晰地把握任务的逻辑和流程，减少出错的可能性。

比如要让大模型写一篇关于 “环境保护” 的演讲稿，先拆解成 “确定主题”“列出论点”“补充论据”“组织语言” 这几个步骤。在 “列出论点” 步骤中，用 “示例驱动” 提示词：

目标任务描述：列出关于 “环境保护” 演讲稿的 3 个论点

示例展示：

输入：演讲稿论点，输出：“减少塑料污染，保护生态环境”

输入：演讲稿论点，输出：“节约水资源，保障可持续发展”

待处理内容：列出关于 “环境保护” 演讲稿的 3 个论点

完成后，再进入下一个步骤，同样用 “示例驱动” 提示词辅助。

9.3 与 “约束条件” 结合

在 “示例驱动” 提示词中加入约束条件，比如字数限制、格式限制、内容禁忌等，让大模型在模仿示例的同时，也能遵守这些约束。

例如让大模型写产品介绍，既给出产品介绍的示例，又加入 “介绍内容不超过 200 字，不提及竞争对手” 的约束条件。

目标任务描述：写一篇关于新款手机的介绍

示例展示：

输入：新款手机介绍，输出：“这款新款手机拥有 6.7 英寸大屏幕，高清显示，看视频更清晰。搭载最新处理器，运行速度快，玩游戏不卡顿。电池容量大，续航时间长，满足一天的使用需求”

待处理内容：写一篇关于新款手机的介绍

输出要求：介绍不超过 200 字，不提及其他品牌手机

这样大模型生成的介绍就会既符合示例的风格，又满足约束条件。

10. “示例驱动” 提示词的工具辅助

10.1 常用的提示词生成工具

目前有一些工具可以辅助生成 “示例驱动” 提示词，这些工具能根据用户输入的任务类型和简单描述，自动生成包含示例的提示词模板。比如 “PromptBase”“提示词工厂” 等，用户可以在这些工具中选择对应的场景，工具会给出示例，用户只需修改示例内容和待处理内容即可。

这些工具的优势在于能节省用户构思提示词的时间，尤其适合刚接触 “示例驱动” 提示词的新手。但使用时要注意，工具生成的示例可能不够贴合具体需求，需要手动调整。

10.2 工具的使用方法

• 选择场景：打开工具后，根据自己的任务类型选择对应的场景，如 “文本分类”“文本生成”“翻译” 等。

• 输入基本信息：填写任务的核心内容、对输出的基本要求等，比如在 “翻译” 场景中，输入源语言、目标语言、翻译文本的主题等。

• 生成并调整：工具会自动生成 “示例驱动” 提示词模板，查看其中的示例是否合适，不合适的话进行修改，然后填入待处理内容。

• 复制使用：将调整好的提示词复制到大模型的输入框中，即可让大模型处理任务。

10.3 工具辅助的优缺点

• 优点：提高效率，减少手动编写提示词的时间；提供灵感，帮助用户想到更合适的示例；降低门槛，让新手也能快速使用 “示例驱动” 提示词。

• 缺点：生成的提示词可能比较模板化，缺乏针对性；部分工具需要付费使用；对于一些特殊或复杂的任务，工具生成的示例可能不够准确。

11. 不同大模型对 “示例驱动” 提示词的适应性

11.1 主流大模型的表现差异

不同的大模型在处理 “示例驱动” 提示词时，表现会有所差异。一些训练数据丰富、模型参数多的大模型，如 GPT - 4、文心一言等，对 “示例驱动” 提示词的理解能力更强，能更好地模仿示例生成内容，即使示例比较复杂也能较好地处理。

而一些小型模型或专项模型，可能对 “示例驱动” 提示词的适应性稍差，在示例较多或较复杂时，容易出现理解偏差，生成的内容可能不符合预期。

11.2 针对不同模型调整示例

• 对于大型综合模型：可以使用较复杂的示例，示例数量也可以适当增加，因为它们有较强的处理能力。可以在示例中加入更多的细节和逻辑，让模型生成更丰富的内容。

• 对于小型或专项模型：示例要尽量简单、直接，数量不宜过多，突出核心特征即可。避免使用复杂的结构和生僻的词汇，让模型能快速抓住示例的重点。

比如给大型模型一个包含多个情节转折的故事示例，它能模仿写出类似的故事；但给小型模型这样的示例，可能会让它难以把握，此时用简单的、线性情节的故事示例更合适。

12. “示例驱动” 提示词的学习资源

12.1 在线课程和教程

一些在线学习平台，如 Coursera、网易云课堂等，有关于提示词工程的课程，其中会涉及 “示例驱动” 提示词的讲解和练习。这些课程通常由专业人士授课，会结合实际案例分析，帮助学习者理解原理和技巧。

此外，很多 AI 领域的博客和自媒体也会发布免费的教程，比如 “机器学习算法与 Python 学习” 博客、“AI 前线” 公众号等，经常会分享 “示例驱动” 提示词的使用经验和案例。

12.2 社区和论坛

Reddit 的 “r/PromptEngineering” 社区、知乎的 “提示词技巧” 话题区等，是学习者交流 “示例驱动” 提示词的好去处。在这些社区中，用户会分享自己的成功案例、遇到的问题及解决方法，还会讨论不同场景下的示例设计。

新手可以在这些社区中提问，获取其他用户的建议；也可以浏览别人的分享，积累经验和灵感。

12.3 实践案例库

一些网站收集了大量 “示例驱动” 提示词的实践案例，按场景分类，如 “教育”“商业”“创作” 等。比如 “PromptHub” 就有丰富的案例库，用户可以查看不同任务下的示例设计，参考并应用到自己的任务中。

通过研究这些案例，学习者能更直观地了解 “示例驱动” 提示词在不同场景下的应用，快速提升自己的使用能力。

13. 避免 “示例驱动” 提示词的误区

13.1 示例与任务无关

这是最常见的误区之一，有些用户为了凑数，加入的示例和目标任务没有关联，导致大模型误解任务方向。比如要让大模型写科幻小说，却给出爱情小说的示例，大模型生成的内容肯定不符合要求。

避免方法：严格按照任务类型选择示例，确保示例的主题、风格、格式都与任务相关。在加入示例前，先问自己 “这个示例能帮助模型理解这个任务吗”。

13.2 示例质量不高

示例质量直接影响大模型的响应质量，如果示例中存在错误、逻辑混乱、语言不通顺等问题，大模型也会模仿这些问题，生成质量差的内容。比如在翻译示例中，示例的翻译不准确，大模型生成的翻译也会出错。

避免方法：仔细检查示例，确保示例内容正确、逻辑清晰、语言规范。如果对示例的质量没有把握，可以先让大模型检查示例，或者参考权威的资料编写示例。

13.3 过度依赖示例

有些用户认为只要给出足够多的示例，大模型就一定能生成好的内容，从而忽略了目标任务描述和输出要求的重要性。其实示例只是辅助，清晰的任务描述和明确的输出要求同样关键。

避免方法：平衡示例、任务描述和输出要求的比重，不要只注重示例而忽略其他部分。在编写提示词时，先明确任务和要求，再选择合适的示例辅助。

14. “示例驱动” 提示词在行业中的应用

14.1 电商行业

在电商行业，“示例驱动” 提示词可用于产品标题生成、产品描述撰写、客户评价分类等。比如生成产品标题时，给出 “夏季连衣裙 碎花 显瘦 中长款” 这样的示例，让大模型生成类似风格的标题，吸引更多客户。

在客户评价分类中，用示例告诉大模型哪些评价是 “物流快”“质量好”“服务差” 等类别，大模型能快速将大量评价分类，帮助商家了解客户需求和产品问题。

14.2 教育行业

教育行业中，“示例驱动” 提示词可用于出练习题、批改作业、生成教学案例等。老师出数学练习题时，给出 “5 + 3 = 8”“7 - 2 = 5” 这样的示例，让大模型生成同类型的加减法题目，节省出题时间。

在批改作文时，给出 “语句通顺，中心明确” 的作文示例和 “语句不通顺，偏离主题” 的作文示例，让大模型模仿对学生作文进行评价，指出优点和不足。

14.3 媒体行业

媒体行业可以用 “示例驱动” 提示词生成新闻稿、标题、短视频脚本等。生成新闻稿时，给出符合新闻格式和风格的示例，如 “【标题】XX 事件发生 【导语】XX 时间，XX 地点发生了 XX 事件 【正文】详细情况是……”，大模型就能生成结构规范的新闻稿。

生成短视频脚本时，给出包含 “开头吸引眼球”“中间讲清内容”“结尾引导互动” 的示例，让大模型生成符合短视频平台风格的脚本。

15. 未来 “示例驱动” 提示词的发展趋势

15.1 示例的智能化生成

未来可能会出现更智能的系统，能根据任务自动生成高质量的示例，而不需要用户手动编写。这些系统会分析任务的特征和要求，从海量数据中筛选出最适合的示例，甚至能创造出全新的、更贴合任务的示例。

比如用户只需说 “我要写一篇关于人工智能的科普文章”，系统就会自动生成几个不同风格的科普文章示例，供用户选择或直接使用。

15.2 与多模态模型的结合

随着多模态模型的发展，“示例驱动” 提示词可能不仅限于文本示例，还会包含图片、音频、视频等多模态示例。比如让多模态模型生成一幅 “秋天的森林” 的画，除了文字描述，还可以给出一幅类似的画作为示例，让模型更直观地理解需求。

这种结合能拓展 “示例驱动” 提示词的应用范围，让大模型在更多领域发挥作用。

15.3 个性化示例推荐

根据用户的使用习惯、历史任务和偏好，系统会推荐个性化的示例。比如用户经常用 “示例驱动” 提示词生成儿童故事，系统就会推荐更多适合儿童故事的示例风格和内容，让用户的使用更高效。

个性化推荐能让 “示例驱动” 提示词更贴合用户的具体需求，提升用户体验。

16. 实践练习：编写 “示例驱动” 提示词

16.1 练习任务 1：文本分类

任务：将下列动物分为 “哺乳动物” 和 “鸟类”

动物列表：狗、鸡、猫、鸭、牛

要求：编写 “示例驱动” 提示词，包含目标任务描述、示例展示、待处理内容和输出要求。

参考提示词：

目标任务描述：请将下列动物分为 “哺乳动物” 和 “鸟类”

示例展示：

输入：狗，输出：哺乳动物

输入：鸡，输出：鸟类

待处理内容：猫、鸭、牛

输出要求：请直接给出分类结果

16.2 练习任务 2：文本生成

任务：生成 3 句关于 “友谊” 的名言

要求：编写 “示例驱动” 提示词，示例要体现名言的简洁和深刻。

参考提示词：

目标任务描述：生成 3 句关于 “友谊” 的名言

示例展示：

输入：友谊名言，输出：“真正的友谊，是一株成长缓慢的植物”

输入：友谊名言，输出：“友谊是心灵的结合”

待处理内容：生成 3 句关于 “友谊” 的名言

输出要求：每句名言不超过 20 字

16.3 练习任务 3：翻译

任务：将下列日文翻译成中文

日文：“今日は天気がいいです”“私は本を読むのが好きです”

要求：编写 “示例驱动” 提示词，确保翻译准确、通顺。

参考提示词：

目标任务描述：请将下列日文翻译成中文

示例展示：

输入：“こんにちは”，输出：“你好”

输入：“ありがとう”，输出：“谢谢”

待处理内容：“今日は天気がいいです”“私は本を読むのが好きです”

输出要求：翻译准确，语句通顺

通过这些练习，能帮助大家熟悉 “示例驱动” 提示词的结构和编写方法，在实际应用中更加得心应手。

17. 拓展阅读：相关理论与研究

17.1 few - shot learning（少样本学习）

“示例驱动” 提示词的原理与少样本学习密切相关。少样本学习是机器学习中的一种方法，指通过少量的示例数据，让模型快速学习并完成新任务。大模型之所以能通过少量示例理解任务，正是因为它具备少样本学习的能力。

了解少样本学习的基本理论，能帮助我们更深入地理解 “示例驱动” 提示词的工作机制，从而更好地设计示例。

17.2 迁移学习

迁移学习是指将模型在一个任务上学习到的知识，迁移到另一个相关任务上。“示例驱动” 提示词其实也是一种迁移学习的应用，大模型将从示例中学习到的模式和规律，迁移到待处理的任务中。

阅读迁移学习的相关研究，能让我们明白如何选择更合适的示例，促进知识的有效迁移，提高大模型的响应质量。

17.3 自然语言处理中的提示工程

提示工程是自然语言处理领域的一个重要方向，研究如何设计有效的提示词来引导大模型生成期望的输出。“示例驱动” 提示词是提示工程中的一种重要技巧，阅读提示工程的相关文献和研究，能了解更多提示词设计的原则和方法，拓展我们的思路。

比如《Prompt Engineering for Large Language Models》这本书，就详细介绍了包括 “示例驱动” 在内的多种提示词技巧，值得一读。