few-shot 是怎么「教会」格式的？模式匹配

你在豆包或 Kimi 里贴上三条示例，输出立刻变得整齐，这件事背后是 few-shot（少样本提示）在工作：先给模型看几条「输入—输出」配对，它就能照着样子续写新的一条。这篇文章拆开这个过程，看大模型到底是怎么被示例「教会」格式的。

第一步是读取与编码。你发出去的整段提示会被切成一个个词块，示例部分和指令部分一起进入模型。模型并不会把示例存成一条条规则，它把整个文本当作一个序列，逐块计算「下一个最可能出现的词块是什么」。

模式匹配：它真的在找规律

关键机制叫模式匹配。当模型读到「输入：某句话 输出：对应结果」这样的结构重复了三次，生成时就倾向于延续这个结构。它学到的规律包括三块：格式外壳，即输入输出的固定写法；内容映射，即什么样的输入对应什么样的输出；表达习惯，包括标点、详略与语气。三者混在一起，被一次性延续下来。

举例说，你给了三条「中文名词对应英文缩写」的示例，哪怕没写任何指令，模型遇到第四个中文名词时也会自动产出缩写。这就是示例在替指令干活：规律比命令更容易被延续。

再看一个反例。三条示例里，前两条用「输入：/输出：」做外壳，第三条随手写成了「问：/答：」，新输入进来后，输出可能在两种外壳之间摇摆，甚至前半段用一种、后半段换另一种。模式匹配不辨认你的意图，只负责延续最近、最像的模式，示例内部的整齐度就是它唯一的依据。

示例质量比数量更要紧

很多教程强调示例要多，实际更重要的是示例内部一致。三条格式统一的示例，胜过六条格式各异的示例。一旦示例之间互相打架，模型只能猜该延续哪一种，输出就开始摇摆。写完示例先自问：这几条除了具体内容，外壳是否完全一样？

数量也有讲究。简单格式两三条够用，复杂映射比如从长文本抽取字段，往往要五到八条才能稳定。一条实用判断：格式越简单，示例可以越少；输入输出差异越大，示例越要覆盖不同情形。

为什么有时候给了示例也没用

三种常见情形会让示例失灵。一是示例太短，模型抓不到稳定的映射规律；二是新输入和示例差异太大，模式匹配不上，模型退回自己的默认习惯；三是提示里其他要求与示例矛盾，比如文字说只要纯文本、示例却带着表格符号，这时模型可能两头都做一点。排查也按这三步走：先看一致性，再看覆盖面，最后查矛盾。

few-shot 快速自查

• 示例外壳完全一致吗？
• 示例覆盖了新输入的类型吗？
• 文字指令与示例有矛盾吗？
• 简单任务两三条起步，复杂任务再逐步加

每次调整示例都记一条迭代记录，回头才知道是哪次改动生效。

示例和角色设定经常配合使用：角色管语气，示例管格式，各管一段。角色一侧的机制可以读角色设定这篇。示例之外，用分隔符把指令区和示例区隔开，混淆更少。想知道为什么写进系统位置的要求更硬，见系统提示一篇。改示例没头绪时，迭代记录能帮你定位是哪次改动出了问题。

聊聊few-shot的常见疑问

• few-shot 里的示例会被模型记住吗？：不会进入长期记忆，它只影响这一次生成，关掉会话后什么也不留。
• 示例用中文还是英文好？：跟随你期望的输出语言，示例语言与新输入语言一致时，模式匹配最顺畅。
• 示例越多效果越好吗？：不是。超过需要的示例会拉长提示、增加干扰，稳定之后就该停手。