三种问法：Zero-shot、Few-shot、思维链

你已经知道了提示词是什么。现在讲三种不同的问法——同样是跟 AI 说话，怎么问效果差很多。

Zero-shot：直接问

不给任何例子，直接提要求。最简单。

比如：“把这句话翻译成英文：今天天气真好。”

AI 自己从训练中学到的东西里找答案。能不能答对，取决于 AI 见没见过类似的问题。GPT-2（2019 年）第一次展现了 Zero-shot 能力——没专门训练过翻译，但直接让它翻译居然能翻 ¹; ²。

在问题前面塞两三个例子，让 AI 照着做。

比如：

中文：你好  英文：Hello
中文：谢谢  英文：Thank you
中文：今天天气真好  英文：

AI 看完前两行的模式，自动把第三行填成 “The weather is really nice today”。

GPT-3（2020 年）靠 Few-shot 一战成名——给它几个翻译示例，它就能翻译没见过的新句子。不需要微调，不需要重新训练 ³。

Few-shot 比 Zero-shot 更可靠，但代价是 Prompt 更长，也更费钱（token 多）。

Zero-shot 和 Few-shot 都是”直接给答案”。但有些问题需要推理——比如数学题、逻辑题。直接要答案容易错。

Chain-of-Thought（思维链）的做法：在 Prompt 里加一句”让我们一步一步想”。

比如：

问：小明有 5 个苹果，吃了 2 个，又买了 3 个，现在有几个？
让我们一步一步想。

AI 会先算”5 减 2 等于 3”，再算”3 加 3 等于 6”，最后给答案”6 个”。不叫它一步步想的时候，它可能直接猜错。

这个方法最早叫 Zero-shot-CoT——不需要给推理示例，只要加一句”让我们一步一步想”就有效 ⁴。

三者不是互斥的——你可以 Few-shot + 思维链一起用，给推理示例再加一句”让我们一步一步想”。