哪些任务适合用小样本学习训练？

小样本学习特别适合自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、命名实体识别（NER）、情感分析和语义解析，尤其是当标注数据稀缺，但任务本身具有明确的、有限的可能输出集或清晰结构模式时。它在将预训练模型适应到新的相关领域或风格方面也表现出色，无需大量重新训练。

最适合小样本学习的任务通常具有有限且明确的输出类别或模板。它们依赖能够利用丰富预训练表示从少量示例中识别模式的模型。当新任务与模型预训练数据共享显著的底层语言或语义结构时，这种方法最为有效。对于高度模糊的、开放式任务，或需要在许多相似类别中进行复杂细粒度分类的任务，小样本学习效果较差。精心的提示设计和示例选择对性能至关重要。

实践中，小样本学习支持快速部署专业任务，如仅凭每类少量标注示例，对客户反馈类型进行分类、从技术文档中提取领域特定实体，或在特定编程语言间进行翻译。这通过大幅减少数据收集和标注成本、加速新用例的模型迭代，以及无需全量微调即可高效利用基础模型，带来显著的商业价值。