LLM做文本分类通过看LLMthink/think的推理过程发现如果每个类目给了20-30个showcase列表其实LLM最多只会利用其中1-5个showcase其余showcase会忽略掉也发现想指望LLM能从给的20-30个showcase中像人类标注员一样自己在脑中提炼出泛化规则LLM是不能的所以只能从类目的定义描述入手优化提示词。这也是说如果想写大量的showcase来实现自己所设想的LLM标注时的泛化效果以修正数据中的指定的badcase是不行的或需要再结合其他方法尝试的。但是也有一些方法可以更多的利用showcase每个类目定义时给了5个正例之后可以给5个反例实测LLM能更多利用多1倍的showcase。
LLM做文本分类的提示词工程
发布时间：2026/6/30 12:09:18
LLM做文本分类通过看LLMthink/think的推理过程发现如果每个类目给了20-30个showcase列表其实LLM最多只会利用其中1-5个showcase其余showcase会忽略掉也发现想指望LLM能从给的20-30个showcase中像人类标注员一样自己在脑中提炼出泛化规则LLM是不能的所以只能从类目的定义描述入手优化提示词。这也是说如果想写大量的showcase来实现自己所设想的LLM标注时的泛化效果以修正数据中的指定的badcase是不行的或需要再结合其他方法尝试的。但是也有一些方法可以更多的利用showcase每个类目定义时给了5个正例之后可以给5个反例实测LLM能更多利用多1倍的showcase。
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