提示工程 - 简介

提示工程是设计文本提示的过程，这些提示有助于大型语言模型 (LLM) 生成更准确、一致和富有创意的输出。通过仔细选择提示中的单词和短语，提示工程师可以影响 LLM 解释任务的方式以及它产生的结果。

什么是提示？

在 AI 模型的上下文中，提示是塑造模型响应的输入指令或线索。这些提示可以是自然语言指令、系统定义的指令或条件约束的形式。

• 提示是一小段文本，用于指导 LLM 的响应。它可以像一个简单的句子，也可以更复杂，包含多个从句和指令。

• 提示的目标是向 LLM 提供足够的信息，使其理解所要求的内容，并生成相关且信息丰富的响应。

通过提供清晰明确的提示，开发人员可以指导模型的行为并影响生成的输出。

提示类型

在本教程的过程中，您将了解到各种各样的提示。作为入门章节，让我们从一小部分开始，以突出说明可以使用的一些不同类型的提示 -

• 自然语言提示 - 这些提示模拟类人的指令，以自然语言线索的形式提供指导。它们允许开发人员以更直观的方式与模型交互，使用类似于人际沟通的指令。

• 系统提示 - 系统提示是开发人员提供的预定义指令或模板，用于指导模型的输出。它们提供了一种结构化的方式来指定所需的输出格式或行为，为模型提供明确的指令。

• 条件提示 - 条件提示涉及根据特定上下文或约束条件来调节模型。通过结合条件提示，开发人员可以根据条件语句（例如“如果 X，则 Y”或“给定 A，生成 B”）来指导模型的行为。

提示工程是如何工作的？

提示工程是一个复杂且迭代的过程。创建有效提示没有单一的公式，最佳方法会根据具体的 LLM 和手头的任务而有所不同。但是，提示工程师可以遵循一些一般原则 -

• 从对任务的清晰理解开始 - 您希望 LLM 做什么？您期望什么样的输出？一旦您清楚地了解了任务，就可以开始设计一个提示来帮助 LLM 实现您的目标。

• 使用清晰简洁的语言 - LLM 应该能够毫无歧义地理解您的提示。使用简单的单词和短语，避免使用行话或专业术语。

• 具体明确 - 您在提示中越具体，LLM 就越有可能生成相关且信息丰富的响应。例如，与其要求 LLM“写一首诗”，不如要求它“写一首关于失恋的诗”。

• 使用示例 - 如果可能，请向 LLM 提供您期望的输出类型的示例。这将有助于 LLM 了解您的期望并生成更准确的结果。

• 尝试实验 - 提示工程没有放之四海而皆准的方法。学习有效方法的最佳途径是尝试不同的提示并查看获得的结果。

评估和验证提示

评估提示的有效性对于评估模型的行为和性能至关重要。输出质量、相关性和连贯性等指标可以帮助评估不同提示的影响。用户反馈和人工评估可以提供有关提示有效性的宝贵见解，确保始终如一地获得所需的输出。

提示工程中的伦理考量

提示工程应解决伦理问题，以确保公平并减轻偏差。设计促进包容性和多样性的提示，同时避免强化现有偏见至关重要。

仔细评估和监控提示对模型行为的影响可以帮助识别和减轻潜在的伦理风险。

提示工程的好处

提示工程可以成为提高 LLM 性能的强大工具。通过仔细设计提示，提示工程师可以帮助 LLM 生成更准确、一致和富有创意的输出。这对于各种应用都有益，包括 -

• 问答 - 提示工程可用于提高 LLM 对事实问题的答案的准确性。

• 创意写作 - 提示工程可用于帮助 LLM 生成更具创意和吸引力的文本，例如诗歌、故事和脚本。

• 机器翻译 - 提示工程可用于提高 LLM 在语言之间翻译的准确性。

• 编码 - 提示工程可用于帮助 LLM 生成更准确和高效的代码。

未来的发展方向和开放性挑战

提示工程是一个不断发展的领域，并且正在进行的研究工作旨在进一步探索其潜力。未来的发展方向可能包括自动提示生成技术、随着用户交互而不断发展的自适应提示，以及解决与复杂任务的细致入微提示相关的挑战。

提示工程是增强 AI 模型并获得预期输出的强大工具。通过使用有效的提示，开发人员可以指导 AI 模型的行为，控制偏差，并提高 AI 应用程序的整体性能和可靠性。

随着该领域的进步，持续探索提示工程技术和最佳实践将为更复杂和上下文感知的 AI 模型铺平道路。