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蔽的威胁模式，零样本学习的性能可能有限。（2）少样本学习：少样本学习通过在提示中包含少量已标注的样本，向LLM展示期望的输入输出格式和标注逻辑，从而引导模型更好地理解和执行标注任务。少样本学习利用了LLM强大的上下文学习能力，通常能够取得比零样本学习更好的效果，尤其是在特定领域的标注任务中。（3）思维链提示：对于需要复杂推理的安全标注任务，如漏洞类型判断或恶意软件行为分析，CoT提示技术尤为有效。

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发布时间：00:29:04


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