正确答案是D: 提示模型进行一项任务，并给出几个示例或演示。

专业分析：
“Few-shot prompting”是一种在自然语言处理和机器学习中使用的方法，指的是在提示模型执行某项任务时，提供少量的示例或演示，以帮助模型更好地理解任务要求和期望的输出格式。这种方法介于“zero-shot prompting”（不给任何示例）和“many-shot prompting”（提供大量示例）之间。

选项分析：
A: 提示模型进行一个复杂的数学推理任务 - 这个选项没有提到提供示例，因此不符合“few-shot prompting”的定义。
B: 提示模型进行一项任务，但不给出任何示例或演示 - 这实际上是“zero-shot prompting”，不符合“few-shot prompting”的定义。
C: 提示模型生成一段代码 - 虽然这可能涉及提示模型，但没有提到提供示例，因此也不符合“few-shot prompting”的定义。
D: 提示模型进行一项任务，并给出几个示例或演示 - 这是典型的“few-shot prompting”，因为它明确提到提供几个示例来帮助模型理解任务。

因此，选项D最符合“few-shot prompting”的定义。