<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LLM Applications on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/llm-applications/</link><description>Recent content in LLM Applications on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/llm-applications/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>零样本提示</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zero_shot_prompting/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:38:27 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zero_shot_prompting/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>零样本提示涉及直接通过文本提示要求预训练语言模型完成任务，而不提供任何少样本示例或进行额外的微调。该模型利用其在大规模数据上学习到的通用知识和指令遵循能力来生成响应，&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种技术，大型语言模型无需先前示例或微调，仅依靠自然语言指令即可执行任务。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>提示工程&lt;/li>
&lt;li>涌现能力&lt;/li>
&lt;li>上下文学习&lt;/li>
&lt;li>指令微调&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>AI 应用的快速原型设计&lt;/li>
&lt;li>动态任务切换&lt;/li>
&lt;li>降低数据标注成本&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/few-shot-prompting-%E5%B0%91%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E6%8F%90%E7%A4%BA/">Few-Shot Prompting (少样本提示)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/chain-of-thought-%E6%80%9D%E7%BB%B4%E9%93%BE/">Chain-of-Thought (思维链)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/fine-tuning-%E5%BE%AE%E8%B0%83/">Fine-Tuning (微调)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/llm-%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">LLM (大型语言模型)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>