某企業使用生成式 AI 進行文字分類，初期僅根據既有業務資料設計少量樣本提示（Few-shot Prompting）。當模型應用至新市場資料時，團隊發現分類結果明顯不穩定，且原先提供的範例並未涵蓋新市場常見的表達方式。依此情境判斷，下列何者最可能為主要原因？
答案 （B）
核心概念
少樣本提示是靠幾個範例讓模型歸納出任務模式。當應用場景轉移到新市場（領域偏移，Domain Shift），新資料的用語習慣、表達方式與原範例差距很大，而僅有的幾個範例根本涵蓋不到這些新樣態，模型只能拿舊模式硬套，分類結果自然不穩定。
答題技巧
快速判斷技巧：找「題幹已經寫出來的原因」。本題最後一句「原先提供的範例並未涵蓋新市場常見的表達方式」幾乎就是答案的白話版，選項中誰複述了這句話就選誰。
易錯陷阱：(A)(C)(D) 都是少樣本提示可能出現的問題，看起來都合理。破解方法是檢查時間軸——初期正常、換市場才出問題，那麼原因必定與「市場差異」有關，而不是提示設計或模型能力本身。