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提示工程介绍

什么是提示工程?

提示工程(Prompt Engineering)是“设计、优化输入给大语言模型的提示词,使其生成准确、有用且符合预期的输出”的技术与方法集合。它不改变模型本身,只通过调整“问法”来引导 AI 的表现。

定义看起来非常简单,但是该如何理解呢?

  • 首先,它是一系列的技术和方法,既然是技术和方法,自然是可以通过学习来获得的;
  • 其次,它的目的是使大模型生成的内容更加准确、更加符合预期,换句话说,就是为了让我们能够更好的使用大模型,驯服大模型。
  • 最后,它不改变大模型本身,因此不用担心把大模型问“坏了”,更不会涉及复杂的模型训练,如果持续提问仍然得不到想要的结果,那么新开一个对话框,继续提问!

模型配置

大多数 LLM 都带有各种配置选项,用于控制其输出。有效的提示工程会针对不同的任务来优化和选择这些参数。我们介绍几个最常用的选项:

  1. 模型(Model),尽可能的选择更先进的模型来完成工作。
  2. Temperature(温度),用来控制输出内容的随机性的。数值越低,回答的越准确;数值越高,回答的越随即。
  3. Top-K和Top-P,也叫做核采样(nucleus sampling),跟温度类似,也是用来控制生成内容的多样性和随机性的。通常和温度参数二选一。
  4. Max Length(最大长度),直接限制回答的长度,这个参数是强制截断,它本身不会让LLM输出更简洁的内容。如果需要更简洁的内容,可以在prompt里面加上具体指令,例如“请用一句话概括”。

需要注意的是,这些参数不是孤立存在的,在实际的使用过程中,我们经常要把它们放在一起,反复验证直到获得满意的内容。

Google给出了几个不错的实践:

  1. 温度 0.2、Top-P 为 0.95、Top-K 为 30 将给出相对连贯的结果,可以具有创造性但不过度;
  2. 温度 0.9、Top-P 为0.99 和Top-K 为 40 开始,可以得到更有创造性的结果;
  3. 温度 0.1、Top-P 0.9 和 Top-K 20开始,可以得到更准确的结果。

需要注意,自由度越高(温度、Top-K/Top-P 和Max Length高),LLM 可能生成相关性较低的文

提示词的要素

提示词由一些关键要素组成:

  • 指令:想要模型执行的特定任务或指令。
  • 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。
  • 输入数据:用户输入的内容或问题。
  • 输出指示:指定输出的类型或格式。

提示词技巧

  1. 使用最新最先进的模型,这一点在现阶段非常重要!
  2. 从简单开始,不断迭代,在指令里逐渐添加上下文、示例样本、输出风格等,直到得到满意的结果
  3. 将指令放在开头,并使用分割符与上下文、示例样本等分开
  4. 指令要明确,要告诉LLM做什么,而不是不做什么
  5. 可以通过添加示例样本来说明输出的风格
http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=29699

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