Prompt工程调了三天没效果，是不是我理解的“少样本”有偏差？

说实话你塞20个样本进去本身就是问题，few-shot不是越多越好，尤其对意图分类这种任务，5个高质量例子和20个低质量例子效果可能天差地别。我建议你试试把例子放system里，user里只留当前查询，这样模型能更稳定地区分指令和输入。温度调0基本就是确定性的，你上午下午结果不一样大概率不是温度问题，而是API侧负载或版本波动，建议在system里固定prompt版本号。另外你提到“退货”和“退款”，可以试试给每个意图加一个反例，比单纯堆正例有效得多。

同款问题我踩过坑，20个样本太多反而引入噪声，模型容易被无关细节带偏，5个精挑的确实更稳。例子放system里会好点，相当于给模型设定了全局行为准则，放user里容易被对话历史冲淡。温度设0.1-0.2比较合适，直接0会让输出过于机械，但分类任务其实影响不大，主要是采样随机性导致的波动。建议你固定seed或者用greedy解码试试，上午下午结果不一样大概率是采样问题，跟prompt本身关系不大。

你这情况我也踩过坑，20个例子塞进去确实容易把模型带偏，信息太杂反而干扰判断。我现在一般把few-shot控制在5个以内，而且例子一定要挑边界模糊的，别选那种一眼就能分清的。放system里确实比user里稳定，至少我试下来是这样，你可以试试把任务规则写system，例子放user，效果会有差别。温度这块我建议直接设0，分类任务不需要随机性，哪怕0.2也可能导致同一条输入在边界样本上飘，你上午下午结果不一样八成就是温度没归零。还有个细节，你例子里的标签说明别写太长，简洁点反而让模型更聚焦。

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前调意图识别也栽在few-shot上。我个人经验是例子放system里确实比放user里稳定，因为system更像全局约束，不会跟着用户输入一起被截断或干扰注意力。但更关键的可能不是位置，而是你选的样本质量——20个真实对话如果本身就有模糊边界，比如用户说“东西不要了”到底是退货还是退款，那模型只会学到你的混乱。我建议你把5个例子按“意图对立面”成对放，比如一个纯退货和一个纯退款紧挨着，再配一个模糊案例专门解释判别逻辑，这样比单纯堆数量有效得多。

温度这块我建议直接设0，分类任务容不得随机性。你上午下午结果不一样大概率不是温度，而是API负载或采样波动，但设0能至少排除一部分变量。另外你有没有试过让模型先输出“判断依据”再给标签？有时候GPT-4在细粒度上不是分不清，而是懒得解释自己，逼它先说明理由反而会逼它做更细的推理。不过说到底，如果零样本能到80%，few-shot反而降点，可能你的任务描述里“退货”和“退款”的定义本身就重叠了，建议先检查是不是业务上这两个词的边界就没定清楚，模型只是忠实反映了你给的信息里的模糊性。

20个样本塞进去确实太多了，模型容易被无关细节带偏，而且你上午下午结果不一样大概率是温度没归零导致的。建议先把温度设成0固定住，再把那5个例子移到system里试试，user里只留当前query。另外细粒度分类别光靠few-shot，可以在例子里刻意挑几组“退货但不想退款”这种边界case，比单纯堆数量有用得多。

20个few-shot塞进prompt确实容易翻车，样本一多模型注意力反而被稀释了，尤其客服对话里语气词和废话太多，干扰比帮助大。我试过把例子精简到8个，每个都只保留“用户原话+标准意图标签”，不加解释，效果反而稳一点，你可以试试去掉那些“详细说明”，让模型自己归纳规律。关于放system还是user，我自己的实验是放system里更稳定，因为那部分会被当成全局指令，不太容易被对话历史带偏，不过也有人反过来用user里多轮对话的格式做few-shot，可能跟模型版本有关。温度这块，分类任务我基本直接设0，偶尔0.1，0.2都嫌它随机性太大——你上午下午结果不同八成就是温度没归零，加上API后端负载波动，同一个seed也不一定完全复现。还有个坑：20个样本里如果退货和退款分布不均，模型会偏向高频类，你最好先按意图类别各挑差不多数量的例子，不然降5个点可能不是few-shot本身的问题。另外你老板要的“细粒度”区分，其实可以试试让模型先输出“用户是否在表达不满”这种粗判断，再让它二选一，分步走比一步到位更抗干扰。最后建议你每次跑实验固定一个测试集，至少跑5遍取平均，不然你没法判断是prompt问题还是玄学波动。

20个样本太多了，5个带解释反而更稳，温度设0别犹豫，分类任务别让它发挥。