善用Few-Shot技巧深化與ChatGPT的互動

Caroline最近在與老師分享如何與ChatGPT互動，以產生滿意答案的過程中，一個常見的挑戰就是老師們可能不了解他們自己實際上是在使用Zero-Shot方法。這種方法期望ChatGPT在沒有任何背景資訊或僅憑極少資訊的情況下提供豐富的回答會變成無效提問，花費掉來回問答的時間。本文旨在讓老師們深入了解Few-Shot學習技巧，以便在與ChatGPT的互動中獲得更滿意的解答，並通過具體案例來說明這些技巧的應用。

Zero-Shot與Few-Shot指令語的比較案例

在深入探討如何有效地利用Few-Shot技巧與ChatGPT互動之前，讓我們透過兩個案例來比較Zero-Shot和Few-Shot的差異，這將有助於EFL老師們更清楚地理解這兩種方法在實際應用中的表現。

案例一：編寫一篇關於環保的英文文章

Zero-Shot學習場景：一位老師或許會直接要求ChatGPT提供一系列關於環保主題的討論問題，沒有給出具體的學習目標或學生背景訊息。結果可能是一些通用的問題，缺乏針對學生當前學習階段的適應性。

Few-Shot學習場景：相反，老師可以先提供幾個已經在課堂上討論過的環保問題範例，並指明這些問題是如何引導學生運用特定的語言結構（如條件句）和字彙來表達自己的觀點。接著，老師請求ChatGPT基於這些範例創造出新的討論問題，這將更有可能生成既刺激創新思維又適合學生當前學習程度。

案例二：設計針對初學者的語言學習練習

Zero-Shot學習場景：在未提供任何具體指導的情況下，老師請求ChatGPT設計一些適合英語初學者的學習練習。由於缺乏具體方向，ChatGPT可能生成的練習難度不一，不完全適合初學者的實際程度。

Few-Shot學習場景：老師提供幾個具體的練習範例，例如，針對特定的文法點（如現在進行式）和字彙（如日常用語），並指出這些練習的目標學習者層次（初級）。接著，老師根據這些範例要求ChatGPT創建更多類似的練習。在Few-Shot學習的引導下，ChatGPT能夠提供更加貼近學生需求和語言程度的練習，幫助他們有效學習。

Few-Shot技巧介紹

Few-Shot技巧涉及給予ChatGPT少量但具體的範例或背景資訊，以幫助它理解和回答問題。

這種方法對於生成更準確和有針對性的內容特別有效。

1. 提供背景訊息：向ChatGPT提供問題的背景信息，可以顯著提高回答的相關性和準確性。

2. 範例指導：提供一到兩個問題的具體範例，以幫助ChatGPT更好地理解預期的答案格式和內容。

3. 漸進式詳細化：根據ChatGPT的回答，逐步提供更多細節或調整問題，以獲得更滿意的結果。

Zero-Shot與Few-Shot英語指令語的五個案例

Example 1: Vocabulary Building

• Zero Shot Prompt: "Generate a list of advanced vocabulary related to technology."

• Few Shot Prompt: "Given these words: 'algorithm,' 'application,' 'database,' provide definitions, example sentences, and create a quiz question for each, tailored for intermediate EFL learners."

Example 2: Grammar Lesson

• Zero Shot Prompt: "Explain the present perfect tense."

• Few Shot Prompt: "Using these sentences: 'I have traveled to Japan,' 'She has written three emails,' explain the present perfect tense to beginners, including its form, use, and contrast with the simple past."

Example 3: Writing Skill Development

• Zero Shot Prompt: "Provide a writing prompt for an essay."

• Few Shot Prompt: "Here are three writing prompts used previously: 'Describe your best holiday experience,' 'Discuss the impact of social media on teenagers,' 'Argue for or against the necessity of homework.' Create a new prompt that encourages critical thinking and reflection, suitable for upper-intermediate EFL learners."

Example 4: Speaking Practice

• Zero Shot Prompt: "Suggest a topic for a speaking activity."

• Few Shot Prompt: "Given these past speaking activity topics: 'Discuss your favorite movie and why you like it,' 'Debate the importance of learning English in today's world,' create a new interactive speaking activity that involves role-play based on real-life scenarios, suitable for small groups of advanced learners."

Example 5: Listening Comprehension

• Zero Shot Prompt: "Find a listening exercise for beginners."

• Few Shot Prompt: "Considering these themes used in previous listening exercises: 'Ordering food in a restaurant,' 'Asking for directions,' develop a listening comprehension task based on a conversation between two people at a train station, including pre-listening questions, comprehension questions, and post-listening discussion prompts for beginner level."

透過上述案例的比較，我們可以看到Few-Shot學習技巧如何幫助老師們在與ChatGPT的互動中獲得更準確和有針對性的回答。掌握並運用這些技巧將使老師們能夠更高效地利用ChatGPT作為教學資源，從而提升教學質量和學生的學習體驗。這不僅是關於提問技巧的訓練，更是一種策略性思維的培養，目的是最大限度地挖掘AI工具的潛力以支持EFL教學。隨著教師和學生一同探索在數位時代下的語言學習新途徑，Few-Shot學習技巧將成為一個寶貴的資源，促進更靈活和創造性的教學與學習方式。

以下是一些在提示工程背景下討論零次和少次提示的文章連結：

1.什麼是零樣本提示和少樣本提示 ◦ 本文概述了自然語言處理模型中零樣本和少樣本提示的基礎知識。

2.少發提示 ◦ 專注於小樣本提示的指南，包括上下文學習技術，提供指導模型的範例。

3.零樣本提示 ◦ 本資源討論了適合零樣本提示的場景以及何時最好切換到少樣本提示。

4.零射擊、一射擊和少射擊學習 - Promp Engineering ◦ Amir Pathan 在 LinkedIn 上發表的一篇文章討論了直接提示以及零樣本如何成為最簡單的提示類型。

5.提示工程 101：零次、一次和少量提示 ◦ 這篇關於資料科學的文章深入研究了透過在使用者提示中提供上下文來指導大型語言模型 (LLM) 的策略。

6.法學碩士的零樣本和少樣本學習 ◦ 這篇部落格文章探討如何使用大型語言模型應用零樣本和少樣本學習及其對各種任務的適用性。

7.定義：零樣本提示與少短提示 ◦ 一篇提供定義並區分零樣本提示和少樣本提示的文章。

8.零樣本與少樣本提示：範例指南 ◦ 一本用實際例子解釋零樣本和少樣本提示的指南，特別適合指導像 GPT-4 這樣的模型學習新任務。

9.掌握提示概念：零樣本和少樣本提示 ◦ PromptEngineering.org上的這篇文章透過提供幾個範例介紹了指導法學碩士產生所需輸出的技術。

這些連結應該能讓您全面了解人工智慧和法學碩士領域的零樣本和少樣本提示。

(翻譯成中文會怪怪的，但是專業術語就是這樣呀~)

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Caroline 設計的 Creative Catalysts: 50 Engaging EFL Prompts for Primary Pioneers

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