• Zero-Shot提示：模型只根据任务的描述生成响应，不需要任何示例。
• One-Shot提示：只提供一个例子。
• Few-Shot提示：提供几个例子。在提示中的作用是通过少量样本引导模型对特定任务进行学习和执行，例如通过提供少量风格或主题示例，引导模型产出具有相似风格或主题的创作。

• Zero-Shot学习：在训练集中没有某个类别的样本，但在测试集中出现了这个类别。我们需要模型在训练过程中，即使没有接触过这个类别的样本，但仍然可以通过对这个类别的描述，对没见过的类别进行分类。
• One-Shot学习：可以理解为用一条数据fine-tune模型。例如，在人脸识别场景里，你只提供一张照片，门禁就能认识各个角度的你。属于Few-Shot学习的特例。
• Few-Shot学习：在模型训练过程中，如果每个类别只有少量样本（一个或几个），研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。

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