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 指令调整已被证明可以改善零样本学习[Wei等人（2022）](https://arxiv.org/pdf/2109.01652.pdf)。指令调整本质上是在通过指令描述的数据集上微调模型的概念。此外，[RLHF](https://arxiv.org/abs/1706.03741)（来自人类反馈的强化学习）已被采用以扩展指令调整，其中模型被调整以更好地适应人类偏好。这一最新发展推动了像ChatGPT这样的模型。我们将在接下来的章节中讨论所有这些方法和方法。
 
-当零样本不起作用时，建议在提示中提供演示或示例，这将导致少样本提示。在下一节中，我们将演示少样本提示。
+当零样本不起作用时，建议在提示中提供演示或示例，这就引出了少样本提示。在下一节中，我们将演示少样本提示。