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。

温度直接设0，few-shot放system里更稳，20个例子太多反而干扰。

20个例子对意图分类确实偏多了，容易让模型抓不住重点，尤其退货和退款这种边界模糊的，例子堆太多反而互相干扰。我一般就放3到5个，每个类别挑最典型的，例子放system还是user其实影响不大，关键是格式和标签要统一。温度直接设0就行，分类任务不需要随机性，你说的上午下午结果不一样，八成是温度没归零加上模型版本有微调。另外细粒度意图光靠prompt可能不够，可以试试先粗分再在prompt里做二次判断，或者干脆上微调。

20个例子确实太多了，few-shot不是堆量，意图识别这种任务5个以内足够，多了反而干扰模型判断。例子放system还是user其实影响不大，关键是格式要统一、标签要清晰，别混着来。温度直接设0就行，分类任务不需要创造性，上午下午结果不一样大概率是温度没归零或者模型版本在悄悄更新。

20个样本确实太多了，尤其是细粒度分类，模型很容易被无关的对话细节带偏，反而把注意力从意图本身分散掉了。我做过类似的工单分类，5到8个精心挑的边界样本效果最好，关键是每个例子要能体现“退货”和“退款”的核心差异点，而不是堆量。例子放system还是user其实影响没那么玄学，但system里放规则和标签定义、user里放具体样本，这种分工通常更稳，你可以试试。温度这个事，分类任务直接设0就行，0.2会引入不必要的随机性，你上午下午结果不一样大概率就是温度没归零加上prompt本身有歧义。另外检查一下你的标签说明是不是太抽象了，比如“退货指退回商品，退款指仅退钱不退货”这种，模型需要这种可操作的判据。还有个坑是样本顺序，同类样本挨着放容易让模型过拟合到表面特征，打散交替放会好一些。如果还是不稳，可以退回零样本但把标签定义写细，有时候few-shot反而是在给模型添乱。

20个样本太多反而干扰，5个带解释的其实够了，温度直接0别犹豫。

20个样本确实有点多了，意图分类这种任务5个以内通常就够了，塞太多反而容易让模型抓不住重点。例子放system还是user其实影响没那么大，关键是格式要统一、标签要清晰，别让模型猜。温度直接设0就行，分类任务不需要发挥，0.2反而会引入随机性。至于上午下午结果不一样，大概率是API版本或后端有变动，建议跑的时候固定seed并记录model版本。

20个样本确实有点多了，few-shot不是越多越好，尤其意图识别这种细粒度分类，样本一多反而容易让模型抓不住重点，甚至被个别噪声样本带偏。5个左右配简短说明我觉得更合理，但解释别写太长，模型容易把注意力放到解释文字上而不是标签本身。例子放system还是user，其实各家模型表现不一样，你可以两种都跑个对比，我自己试下来放system里对分类任务稍微稳一点。温度这块，分类任务直接设0就行，0.2反而会引入没必要的随机性，你上午下午结果不一致大概率就是温度没归零加上服务端本身有波动。另外建议你把标签定义写清楚，“退货”和“退款”的边界用一句话说透，比堆例子管用。还有个坑是别用真实对话原文，里面口语和无关信息太多，改写成干净的标准句式效果会好很多。

同感，这个“上午下午跑出来不一样”真的太真实了，我一开始也以为是玄学，后来发现主要是API侧模型版本在悄悄更新，还有缓存和并发请求的差异。分类任务我建议温度直接设0，别用0.2，0.2在边界样本上会给你随机挑一个次优标签，反而让准确率抖动更明显。few-shot放system还是user其实影响没那么大，关键是例子要和当前输入分布一致，你塞20个真实对话如果里面噪声多或者标签边界模糊，模型会被带偏。5个带解释的例子思路是对的，但解释文字太长反而会稀释分类信号，试试精简到一句话点明“为什么是退货而不是退款”。另外你确定是prompt的问题而不是评估集本身有歧义吗，退货和退款在有些对话里确实同时出现，这种样本得单独处理。最后建议固定一个模型快照版本，别用latest，不然你调好的prompt过两天又变了。

同一个prompt早晚跑结果不一样，这个大概率不是你的错觉，温度设成0也做不到完全确定性，尤其是GPT-4这种走MOE架构的模型，后端batch和路由都有随机性，分类任务上几个点的波动其实挺正常的，别太纠结。few-shot放system还是user，我实测下来影响没那么玄学，关键是格式一致性，你system里给了带解释的例子，user里又变了格式，模型反而容易懵。20个样本对细粒度意图来说太多了，退货退款这种本身就容易混，例子塞太多会稀释真正有区分度的特征，5个左右反而更稳，但别加那种长篇解释，解释越多模型越容易抓错重点。温度这块，分类任务直接0就行，0.2没意义，又不是做创意生成，要的是稳定复现。有个点你帖子里没提，退货和退款混淆可能根本不是prompt的问题，而是这两个意图在你业务里本身就有重叠场景，比如“我要退了重买”这种，光靠prompt调不出来，得回头看看标签定义是不是有歧义。