小样本学习效果稳定吗？

小样本学习结果的稳定性通常无法保证，可能存在显著差异。与使用大型标注数据集的方法相比，实现一致结果颇具挑战性。

稳定性取决于几个关键因素：基础模型架构及其预训练质量、所提供有限示例与目标任务的代表性和兼容性、算法的固有鲁棒性，以及提示或示例设计的技巧。元学习或迁移学习等技术可增强稳定性。随着任务复杂度增加，或当目标领域与模型预训练数据存在显著差异时，性能往往会下降。特定领域的基础模型在其领域内通常能提供更稳定的小样本性能。

尽管存在稳定性方面的顾虑，小样本学习在低资源场景中仍提供显著价值，如小众自然语言处理任务（分类、生成）和专业计算机视觉应用。其核心应用在于以最少标注数据快速将模型适应到新任务，实现更快部署和降低标注成本。精心的实验设计和技术选择对于可靠使用至关重要。