主要观点：大型语言模型有时会生成看似合理但不准确的信息，明确指令和提供更多上下文可减少此类幻觉；通过少样本提示技术可引导语言模型生成准确、相关且格式正确的响应，少样本学习利用语言模型的模式完成机制，通过示例让模型学习；少样本提示的工作原理是利用注意力机制在提示中的标记间建立关系，无需梯度更新或微调；有效的少样本提示需注意示例选择原则（多样性、代表性、包含边缘情况、渐进复杂性、上下文相关性、类别间数量平衡）和结构（包含任务描述、一致格式的多个示例等）；还有高级少样本技术如混合思维链少样本学习和自一致性少样本学习；少样本学习在多个领域有应用，如自定义数据提取等；若少样本提示效果不佳，可能是示例多样性不足等原因，可针对性解决。

关键信息：

• 大型语言模型存在信息不准确问题，少样本提示可改善。
• 少样本学习利用模型模式完成机制，通过示例学习。
• 少样本提示工作原理及无需微调。
• 示例选择原则和提示结构要点。
• 高级少样本技术及应用领域。
• 少样本提示效果不佳的原因及解决办法。

重要细节：

• 少样本学习处于简单完成提示和复杂推理结构之间。
• 人类学习新任务常从示例开始，语言模型也如此。
• 少样本提示通过注意力机制在模型上下文中创建临时模式识别框架。
• 不同的少样本示例选择原则及结构要点示例。
• 混合思维链少样本学习展示推理过程，自一致性少样本学习利用众智原则。
• 少样本学习在多个实际领域的应用案例。
• 少样本提示效果不佳的具体表现及对应解决办法。