用Prompt调大模型做摘要，加例子反而变差了，是我写法有问题吗？

这个问题我之前也踩过坑，few-shot加不好确实容易让模型跑偏。建议你试试把例子放在指令后面，并且明确标注“以下示例仅作为格式参考，不要复制其内容”——这样能减少信息混入。另外我自己的经验是，摘要任务用1个例子就够了，多了反而会让模型把示例里不重要的细节当成模板去套。

这事儿我踩过一模一样的坑，后来发现问题不在例子数量，而在你给模型“抄作业”的空间太大了。few-shot的本质是让模型理解任务边界，不是让它复制你的行文框架，尤其长摘要这种开放性任务，例子一旦具体到数字、专有名词，模型很容易把“示例里的信息”和“待概括文档”混在一起。我自己试下来，要么把例子压缩成“极简版”，只保留结构不保留内容，要么干脆改用“指令+负例”的方式，明确告诉它“不要出现示例中的任何实体”。另外你试试把“请用200字概括”改成“先提炼三个核心论点，再围绕论点用200字串联”，模型对步骤的服从度比纯模仿高得多。还有个细节，例子顺序也有影响，我发现把“最像目标文档风格”的例子放最后，模型更容易参考它的逻辑而不是词汇。你要是还嫌散，可以加一句“每个句子只能包含原文信息，禁止联想”，虽然笨但有效。

我也踩过这个坑，后来发现few-shot不是越多越好，特别是摘要这种任务，模型很容易把示例里的句式甚至细节带进新输出。你可以试试把例子放在指令后面，但明确加一句“仅参考格式，不要引用示例内容”，或者干脆用one-shot，给一个跟目标文档类型更接近的短例子。另外检查下是不是例子长度太接近，模型会默认按那个节奏来压缩。

我之前也踩过这个坑，few-shot不是越多越好，尤其是摘要这种任务，示例太具体反而会把模型带偏。你可以试试把示例放在指令后面，然后明确加一句“只参考示例的格式和长度，不要引用其中的信息”，或者干脆改用one-shot，只给一个结构差异大的例子。另外检查下是不是示例里的实体名称太通用，模型容易混淆，换成完全无关领域的例子会有改善。

我之前也踩过这个坑，后来发现few-shot对摘要任务其实挺敏感的，尤其是例子里的实体和数字，模型特别容易当成“参考答案”抄进去。你可以试试把示例里的关键信息换成占位符，或者干脆改成zero-shot加一个“只基于原文”的强约束。另外例子的顺序也有影响，我试过把和当前文档主题更接近的放后面，效果能好一点。你现在的例子是随机挑的还是特意选的？

我个人感觉不是例子数量的问题，很可能是你选的示例跟目标文档在结构或风格上差太远，模型容易把示例里的细节当成“模板”硬套。你可以试试把两个例子改成“负面示例”（比如一个太泛、一个太散），再明确告诉它“不要模仿示例，只参考格式”。另外顺序上把指令放前面、例子放后面，最后加一句“严格基于原文事实”可能也会稳一些。

我之前也踩过这坑，后来发现few-shot里例子越“标准”，模型越容易钻牛角尖。你可以砍到只剩一个例子，或者干脆用“对比式”——给一个好摘要和一个坏摘要，让它学差别而不是学内容。还有个小技巧：在总结前加“先列出原文核心事件，再概括”，能帮它把注意力拽回来。

这情况太常见了，八成是例子把模型带偏了。我一般会先把例子里的实体和数字换掉，甚至故意写个跟原文主题无关的示例，只保留下逻辑结构。另外你可以在prompt里加个“禁止输出示例中的任何原词”的硬约束，然后再试下把示例放到最后，有时位置影响比数量大。

我最近也踩过类似的坑，加few-shot反而把摘要带偏了。后来发现问题可能不在例子数量，而是你选的示例跟目标文档主题差太远，模型容易把示例里的句式或关键词当模板硬套。你可以试试把示例放在指令后面，并且明确加一句“仅参考格式，不要引用示例内容”，或者干脆用zero-shot但把“聚焦”要求拆成更具体的维度，比如“提炼核心结论、忽略背景细节”。另外，检查一下你的示例是不是都太长，短摘要示例往往更能约束模型。

遇到过一模一样的情况，few-shot里的例子如果跟目标文档主题太接近，模型很容易把示例里的实体或句式搬过来。后来我把示例改成跟任务内容完全无关的领域，比如处理金融文档就用体育新闻的摘要做例子，效果反而稳了。

另外你试试在Prompt里明确加一句“严格基于当前文档内容，不得引用示例中的信息”，给模型划个边界。例子数量我个人觉得一到两个就够，多了反而干扰。

顺序上可以调整一下，把任务指令放在最前面，例子放最后，中间加个分隔符强调“以下仅为格式参考”。我这么改完基本没再出现过混内容的问题。

遇到过一模一样的坑。后来我发现few-shot里例子如果跟目标文档主题太接近，模型特别容易把示例里的实体或句式直接搬过去，建议换主题完全不相关的示例，或者干脆把示例放在指令后面而不是紧贴正文。另外试试在prompt里明确写“不要复述示例内容，仅基于原文生成摘要”，再加个“输出格式：一段话，不超过200字”的约束，比加例子管用多了。

例子别给太“标准”的，模型容易抄模板，试试加一句“仅参考格式，勿用内容”。

few-shot不是万能的，摘要任务有时零样本加明确约束反而更稳。

遇到过类似的，加few-shot之后模型确实容易跑偏，尤其摘要这种任务，示例里的细节会被当成模板硬套。你可以试试把例子放在指令最后，或者明确加一句“仅参考格式，不参考内容”，再限制一下输出长度和关键词范围。

我之前调过一批合同摘要，发现给一个正面例子加一个反例（比如“不要提取数字信息”）反而比给两个正例稳定得多。另外，检查下你的示例是不是都太长太具体，换成那种结构简单、信息点明确的短例子，模型更容易抓住规律。

如果还不行，试试零样本但把指令拆细点，比如“先列要点，再组织成段落”，比堆例子靠谱。你现在的例子是随机选的还是特意挑的？

说实话你这个问题我太有共鸣了，few-shot在摘要任务上翻车概率真不低。我觉得核心问题不在例子数量，而是你选的示例“太有代表性”这个判断很准——模型会把示例里的句式结构甚至实体词当成模板去套，尤其当示例跟目标文档主题跨度大时，它反而会强行找共同点，结果就把无关信息缝进来了。

我之前试过一种做法，就是给例子时故意选跟目标文档领域完全无关的内容，比如你要做金融摘要，示例就给体育新闻的原文-摘要对，这样模型反而能更专注于“摘要形式”而不是“内容模仿”。另外你可以在每个示例后面加一句注释，比如“注意：此为示例，仅参考格式，内容需基于输入文档”，像给模型划个安全边界。

还有个可能被忽略的点：你的摘要指令里“200字”这个硬性数字，在加了示例后可能会被模型理解成“每个示例都要接近200字”的暗示，导致它为了凑字数而把示例里的细节也带进来。试试把字数要求改成“控制在200字以内”，或者直接说“严格基于当前文档内容，禁止引用示例中的信息”。

至于顺序，我自己的经验是示例放最后比放前面好，因为模型对靠近输入末尾的指令记忆更强。但说实话，摘要这种生成任务，few-shot的收益本来就不如分类任务那么明显，有时候干脆去掉例子，改用更细的指令拆解，比如让模型先列要点再成文，效果反而稳。你可以先做个A/B测试：一组纯指令，一组带示例但加上“禁止混入示例内容”的负面约束，对比一下输出质量，大概率能定位到是例子本身的问题还是指令结构的问题。

说实话我也遇到过一模一样的情况，few-shot在摘要任务上真的容易翻车，尤其是长文档。我觉得问题不一定出在例子数量上，而是例子和当前文档的“语义距离”太近，模型会把它当成某种待拼接的素材，而不是纯粹的格式参考。你可以试试把示例的原文部分换成跟目标文档完全无关的领域，比如你总结的是金融报告，示例就用科技新闻，这样模型更容易抽离出“总结模式”而不是“内容模仿”。另外，我后来发现加一个“忽略示例中的具体信息，仅参考其结构和长度”之类的显式指令，效果会稳定很多。还有个细节，示例的顺序也有影响，我试过把质量更高的示例放后面，反而比放前面好，可能跟GPT-4对近处token的注意力更强有关。你要是还不行，干脆退回zero-shot，但在指令里加上“先列出三个核心论点，再扩展成摘要”，这种分步引导比给例子更靠谱。不过说实话，摘要任务本身就很吃文档结构，有时候模型“散”是因为它没抓住主次，你可以试试让它先输出一个关键词列表再写摘要，我这样改之后混信息的情况少了很多。

我之前也踩过这个坑，few-shot不是越多越好，尤其摘要任务里例子太具体反而会带偏模型。你可以试试把例子放在指令最后，或者只留一个最典型的，再加一句“严格基于原文信息，忽略示例中的具体实体”试试。另外我后来发现，给模型限定“按背景-结论-行动项”这种结构框架，比给例子稳定得多。

说实话我也踩过这个坑，few-shot真不是灵丹妙药。感觉你大概率是例子和当前文档在主题、结构上差距太大，模型把示例当成了“模板”而不是“参考”，尤其长文档摘要这种任务，示例里的逻辑链条很容易被误当成全局框架去套。

我自己试下来，加例子反而变差还有个常见原因是：你给的“原文-摘要”对里，原文长度和你的真实文档不是一个量级。比如示例原文就200字，摘要50字，结果真实文档12000字，模型就会困惑该怎么压缩，最后只能硬凑结构。

另外一个思路是，别急着上few-shot，先试试把指令拆细：明确说“提取3个核心论点，每个用1句话概括，然后合并成总摘要”，或者加上“忽略所有与金融数据无关的细节”这种领域约束。有时候不是例子的问题，而是你的摘要目标本身没定义清楚。

如果你坚持要用例子，可以试试把例子放在指令最前面，而且只放一个，选那种跟当前文档类型完全匹配的。我自己实验发现，两个以上例子在长文本任务里大概率会引入噪声。

还有个小技巧：在示例后面加一句“以上仅为格式示范，内容必须完全基于新文档”，能一定程度上防止信息混入。你试试看，说不定就是少了这句“隔离”的话。

例子放后面试试，或者明确告诉模型“仅参考格式，别抄内容”，我这么调过，效果稳多了。

遇到过类似的，few-shot真不是无脑加就有效。你要不试试把示例里的关键实体或数字换成跟目标文档完全无关的虚构内容，这样模型就没法直接抄了。另外我怀疑你的示例顺序也有问题，最新的研究说放后面的示例影响更大，你可以把最想让模型学到的结构放最后。还有个笨办法，在示例后面加一句“注意：只概括新内容，不要引用示例中的任何信息”，有时候比调例子数量管用。

说实话你这个情况我太懂了，few-shot不是万能的，尤其摘要这种任务，模型对示例的“格式惯性”远大于“内容理解”。我怀疑问题不在例子数量，而在你选的示例太“完整”了——如果示例里的原文和摘要结构高度一致，模型会不自觉地把那种句式甚至实体词迁移过去，相当于它以为你在教它“模板”而不是“逻辑”。我之前试过给三个例子，结果模型把第一个例子的开头句式套到了所有新文档上，后来把示例改成“同一文档的不同摘要角度”才稍微好点。另外你可以试试在示例后面加一句“仅参考风格，不要复用内容”，或者干脆把示例放在指令之前，有时候顺序影响很大。还有个思路是改用“两步法”，先让它输出关键点列表，再让它基于列表扩写成摘要，这样反而比few-shot更稳。当然也可能就是GPT-4对长文档的注意力分配问题，例子一多它就“忘”了原始指令里的字数限制。你现在的例子是人工写的还是模型生成的？如果是人工写的，试试换成模型自己生成的摘要当示例，说不定“口味”更匹配。

例子别太有代表性，换成跟目标文档风格接近的，或者干脆降到1个shot试试。

我之前也踩过这个坑，few-shot里的例子如果和当前文档主题离得远，模型很容易跑偏。后来我试过把例子放在指令后、正文前，并且明确标注"示例仅供格式参考，内容需基于新文档"，效果稳定不少。另外你试试只给一个例子，或者干脆用zero-shot加"聚焦主题词"的指令，有时候反而更干净。例子数量不是关键，关键是例子和任务的“对齐度”得够高。