张小明
前端开发工程师
LLM做文本分类，通过看LLM<think></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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