提示词工程

Few-Shot思想 少样本学习，当模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，对应的有one-shot learning,单样本学习，也算样本少到为一的情况下的一种few-shot learning。

Zero-Shot思想 在训练阶段不存在与测试阶段完全相同的类别，但是模型可以使用训练过的知识来推广到测试几种的新类别上。

这种能力被称为"零样本学习"，因为模型在训练时从未见过测试几种的新类别，在模型训练和提示词优化中均有体现。