正确答案是 B: 它是一种在提示中提供一些示例,以引导模型更好地执行任务的方法。
专业分析:
"少射击"(Few-Shot)提示的方法是一种在提示中提供少量示例,以帮助模型理解任务并执行任务的技术。在自然语言处理(NLP)领域,少射击学习是指模型在只提供少量训练示例的情况下,仍然能够有效地完成任务。相比于零射击(Zero-Shot)学习,少射击学习依赖于少量的示例来指导模型,而不是完全没有示例。
具体来说,少射击提示通常包括几个步骤:
1. 提供一些示例:在提示中包含一些示例输入和对应的输出,帮助模型理解任务的模式和要求。
2. 任务执行:模型根据提供的示例,推断出如何处理新的输入,并生成相应的输出。
这种方法的优势在于它可以在仅有少量示例的情况下,显著提升模型的性能和准确性,特别是在处理新的或未见过的任务时。
选项A描述的是零射击(Zero-Shot)学习,选项C和D则不准确地描述了少射击提示的方法。因此,正确答案是B。