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Zero-shot Prompting

技術

定義

不提供範例，只用任務描述或指令要求模型執行任務。這依賴模型預訓練中學到的能力；現代大型模型表現已很強，但 specialized task 通常 few-shot 會更穩。

相關術語

Few-shot Prompting

在 prompt 中提供少量輸入與輸出範例，再要求模型完成新任務。這能幫助模型理解格式、風格或任務目標，而不必重新 fine-tune。

Chain-of-Thought

一種提示技巧，要求或引導模型在給出最終答案前先產生中間推理步驟。它通常能明顯改善多步驟數學、邏輯與程式問題的表現。

Prompt Engineering

設計輸入以引導模型產生最佳輸出的實務。它包含 chain-of-thought、few-shot 範例、角色提示、結構化輸出指示與 system prompt 設計。

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AgentAttention MechanismChain-of-ThoughtContext WindowDiffusion ModelDistillationDPO (Direct Preference Optimization)EmbeddingFew-shot PromptingFine-tuningFunction CallingGAN (Generative Adversarial Network)GRPO (Group Relative Policy Optimization)HallucinationInferenceLLM (Large Language Model)LoRA (Low-Rank Adaptation)MCP (Model Context Protocol)MultimodalPrompt EngineeringQLoRA (Quantized LoRA)QuantizationRAG (Retrieval-Augmented Generation)RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)TemperatureTokenizerTool UseTop-p (Nucleus Sampling)TransformerVector DatabaseZero-shot Prompting