arXiv · NLP· Kevin Krazius, Tim Schlippe, Paul Libbrecht·2026-10-20 12:00· 6 小时前AI 评分38

跨领域评估大语言模型提示技术

A Cross-Domain Evaluation of Prompting Techniques for Large Language Models

AI 导读

对 Zero-Shot、Few-Shot、RAG 及 PE2 优化进行的跨领域评估显示，无单一提示策略在所有任务中占优。 RAG 在 300 个检索示例下平均准确率达 78.33%，Few-Shot 在结构化推理任务表现较好。研究建议应根据任务特征自适应选择提示技术，而非视为通用策略。

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