Few-shot：在机器学习/自然语言处理里指“少样本（学习/推理）”，即模型只需要很少的示例（例如 110 个）就能学会任务或在提示中举例后完成任务。常见于 few-shot learning（少样本学习）与 few-shot prompting（少样本提示）。
/fju t/
The model can do few-shot classification with only five labeled examples.
这个模型只用五个带标签的例子就能进行少样本分类。
In a few-shot setting, performance often depends on how representative the examples are and how the prompt is written.
在少样本场景下，效果往往取决于例子是否具有代表性以及提示词的写法。
few（少的）+ shot（一次尝试/一次“出手”）。这里的 shot 不是“射击”本义，而是英语里常见的引申用法，表示“一次尝试、一次机会”（如 give it a shot）。因此 few-shot 字面意思可理解为“用很少次尝试/很少个例子”。
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