本研究探讨了小语言模型与prompt-learning的结合在零样本和少样本场景下针对零售业中客户-代理商互动的领域特定文本分类的潜力。结果显示，220M参数的T5-base可以在有限的标记数据上实现约75%的准确性，强调了小语言模型与prompt-learning的巨大潜力。同时，强调了主动少样本抽样和集成策略在少样本设置中的好处，并强调了零样本设置中提示工程的重要性。

本研究探讨了小语言模型与prompt-learning的结合在零样本和少样本场景下针对零售业中客户-代理商互动的领域特定文本分类的潜力。评估结果显示，T5-base小语言模型可以在有限的标记数据上实现约75%的准确性，强调了小语言模型与prompt-learning的巨大潜力。同时，强调了主动少样本抽样和集成策略在少样本设置中的好处，并强调了零样本设置中提示工程的重要性。