2024提示工程大模型中的提示詞設(shè)計研究報告-中移智庫

當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域，大模型如GPT和BERT已展現(xiàn)出的性能，被廣泛應(yīng)用于多種語言處理任務(wù)。然而，這些模型的訓(xùn)練成本極高，涉及昂貴的計算資源和大量的數(shù)據(jù)處理。如何在不重新訓(xùn)練模型的前提下有效利用已有模型，成為了一個重要的研究和應(yīng)用方向。提示工程（PromptEngineering）是一種通過設(shè)計精確的輸入提示來最大化模型性能的技術(shù)，旨在通過優(yōu)化輸入的提示詞影響模型輸出，從而實現(xiàn)更精準(zhǔn)的結(jié)果。提示工程（PromptEngineering）為我們提供了一種成本效率高且靈活的方法，通過按照一定方法和規(guī)則設(shè)計輸入的提示詞來引導(dǎo)模型輸出，從而適應(yīng)特定的應(yīng)用場景和領(lǐng)域。文章詳細(xì)介紹了提示工程的原理及多種方法，如角色扮演和思維鏈，通過調(diào)整輸入使模型更適應(yīng)特定任務(wù)。本文還探討了提示工程與大模型結(jié)合的多種方式，包括多模型集成、動態(tài)提示調(diào)整、遷移學(xué)習(xí)等。文末指出提示工程在模型輸出評估、提示詞保護(hù)以想象大模型是一個巨大的、由數(shù)百萬甚至數(shù)十億參數(shù)構(gòu)成的高維向量空間。這個空間中的每一個向量都代表了從龐大數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)到的某種語言特征、知識片段或概念。當(dāng)用戶提供輸入（如文本查詢）時，這個輸入被模型轉(zhuǎn)換成一個或多個向量，這些向量代表了輸入的語義和結(jié)構(gòu)特征。這些向量被投射輸入向量在模型的向量空間中尋找與之最相關(guān)的向量。模型通過內(nèi)部算法（如深度學(xué)習(xí)的前向傳播）計算這些向量之間的相互作用，確定最適合的輸出向量?；谳斎胂蛄颗c向量空間中其他向量的交互，模型生成響應(yīng)。也就是說，用戶輸入和提示工程的核心是設(shè)計一種輸入的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，以便它們能夠更有效地與模型的向量空間中的向量進(jìn)行交互。良好的提示使得輸入向量能夠更準(zhǔn)確地定位到向量空間中相關(guān)的部分，通過提示工程，可以優(yōu)化輸入的清晰度、詳細(xì)程度、專業(yè)術(shù)語的使用、語境信息等，這些都直接影響模型如何理解和處理輸入。良好的提示可以大大提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，在不同的應(yīng)用場景中，根據(jù)需要定制輸入的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容是可能的，例如在醫(yī)療、法律或客戶服務(wù)等領(lǐng)域。提示工程的重要性在于，它使我們能夠通過簡單調(diào)整輸入端的提示來適配新的應(yīng)用需求，避免了高成本的模型重新訓(xùn)練。這種方法不僅節(jié)約成本，還提高了模型的靈活性和適應(yīng)性，使其能夠迅速適應(yīng)技術(shù)和市場的變化。一個針對通用語料庫訓(xùn)練的模型，通過恰當(dāng)?shù)奶崾驹~設(shè)計，可以用于進(jìn)行特定類型的情感分析、市場預(yù)提示工程方法有很多，如角色扮演、思維鏈、反事實提示提示集成等，下面就角色扮演和思維鏈兩種方法，舉例說明提角色扮演（Role-playing）模型被指定扮演一個具體的角色，以增強(qiáng)其在特定情景下的表現(xiàn)。這可以幫助模型生成更具體、更符合角色的語言和行為。角色扮演方法的優(yōu)點是可以高改進(jìn)提示（角色扮演）:"假設(shè)你是一名數(shù)學(xué)老師，請詳細(xì)解釋如何計算圓柱的體積，并用半徑為3，高為7的圓柱來舉例說明。"輸出:"作為數(shù)學(xué)老師，我會解釋圓柱的體積計算公式為V=πr2h，其中r是圓柱的底面半徑，h是圓柱的高。對于半徑思維鏈（ChainofThought）方法通過模擬人類解決問題的邏輯思維過程來提高模型解答復(fù)雜問題的能力。它不僅引導(dǎo)·透明度：通過展示推理過程，用戶可以清楚地看到模型如何從問題的基本信息到最終答案的逐步推導(dǎo)，增強(qiáng)了解答的·教育價值：這種詳細(xì)的解釋有助于教育用戶如何自己分·信任和可靠性：展示詳細(xì)的思考過程可以幫助建立用戶對模型的信任，尤其是在其解答需要被依賴時，如在技術(shù)支持思維鏈方法通過模擬人類解決問題的邏輯思維過程來提高模型解答復(fù)雜問題的能力。它引導(dǎo)模型展示其推理過程，而不問題:"請解釋一個復(fù)雜幾何形狀的體積計算，例如一個截頭錐。"改進(jìn)提示（思維鏈）:"請詳細(xì)解釋如何計算一個截頭錐的體積，并分步驟展示計算過程，使用上底半徑R=6、下底半徑輸出:"首先，定義截頭錐的體積公式：V=(1/3)πh(R2+Rr+r2)。""計算每一項：R2=36，Rr=18，r2=9。"復(fù)雜的提示詞設(shè)計，實際上是根據(jù)提示工程給出了用戶輸入結(jié)構(gòu)的邏輯規(guī)則，幫助大模型在組合返回時，從不同待選內(nèi)容選擇更符合用戶期待的答案，糾正模型理解錯誤造成的大模型幻覺。在面對探索性問題，復(fù)雜計算推理類問題，有效彌補(bǔ)模型能力在某些領(lǐng)域的不足。針對復(fù)雜度越高，推理層次越深效結(jié)合，是提升AI系統(tǒng)性能的核心之一。大模型憑借其龐大的參數(shù)量和強(qiáng)大的語言生成能力，能夠處理復(fù)雜的自然語言任務(wù)。然而，僅依賴大模型并不能充分發(fā)揮其潛力，提示工程通過巧妙的提示設(shè)計，為大模型的高效應(yīng)用提供了新的可能。以下是提示工程不僅可以應(yīng)用于單一的大模型，還可以通過多模型集成的方式，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的表現(xiàn)。大模型通常擅長處理自然語言任務(wù)，但在特定領(lǐng)域中（如圖像識別、語音識別等），其他類型的AI模型可能具備更好的專業(yè)能力。通過提示工程設(shè)計，用戶可以結(jié)合多個模型的優(yōu)勢，實現(xiàn)更復(fù)雜的多模態(tài)任務(wù)。例如，用戶可以設(shè)計提示，將自然語言任務(wù)的輸出作為輸入引型，從而完成圖像描述生成任務(wù)。這樣的提示設(shè)計可以大幅度提示工程與大模型結(jié)合的另一種重要方法是通過動態(tài)調(diào)整提示內(nèi)容，使模型能夠適應(yīng)不同的上下文需求。在一些復(fù)雜的任務(wù)場景中，簡單的靜態(tài)提示可能無法完全滿足需求。動態(tài)提示通過根據(jù)用戶交互反饋、上下文變化，實時調(diào)整輸入提示的內(nèi)容，使得大模型能夠靈活應(yīng)對不同的任務(wù)需求。例如，在對話系統(tǒng)中，動態(tài)提示可以根據(jù)對話的前后文內(nèi)容、用戶輸入的情感或意圖，自動調(diào)整提示，從而提升對話的流暢性和智能化水平。這種方法使提示工程在大模型中的應(yīng)用更加靈活和精準(zhǔn)，遷移學(xué)習(xí)是一種通過在不同領(lǐng)域或任務(wù)之間共享模型知識的技術(shù)，大模型往往具備強(qiáng)大的遷移學(xué)習(xí)能力。提示工程可以與遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過設(shè)計合適的提示，將大模型在一個領(lǐng)域中的知識遷移到另一個領(lǐng)域中使用。通過提示工程引導(dǎo)，模型能夠在無需額外訓(xùn)練的情況下，直接應(yīng)用于新的任務(wù)或領(lǐng)域。法律或醫(yī)學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域任務(wù)。這種結(jié)合方式可以顯著減少領(lǐng)域提示工程與大模型的結(jié)合為AI領(lǐng)域帶來了更多的創(chuàng)新機(jī)會與應(yīng)用前景。通過定制化的提示詞設(shè)計、組合提示與多模型集成、動態(tài)提示調(diào)整以及遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用，提示工程能夠在不重新訓(xùn)練模型的情況下，充分發(fā)揮大模型的潛力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，提示工程與大模型的結(jié)合方式將繼續(xù)發(fā)展，推動AI技術(shù)在各個行業(yè)的深入應(yīng)用，實現(xiàn)更智能、更高效的任務(wù)處理和決策當(dāng)前是提示工程在大模型中應(yīng)用的初期階段，在評估模型輸出、保護(hù)提示詞資產(chǎn)以及在低容忍行業(yè)的應(yīng)用方面有諸多挑戰(zhàn)。我們需要在未來提示工程發(fā)展的道路上，逐步解決這些挑戰(zhàn)帶提示詞的設(shè)計是提示工程的核心，直接影響大模型的輸出質(zhì)量。然而，目前缺乏有效的量化評估手段來衡量提示詞的好壞。量化評估提示詞有效性可以幫助開發(fā)者優(yōu)化提示設(shè)計，提升模型在不同任務(wù)中的表現(xiàn)。該評估過程可以從兩個關(guān)鍵階段進(jìn)行在提示輸入階段，提示詞的設(shè)計需要通過幾個核心指標(biāo)來量化其有效性。提示詞的結(jié)構(gòu)化程度、使用的詞匯是否精準(zhǔn)以及是否具備領(lǐng)域?qū)ｉT性都至關(guān)重要。提示詞的清晰度和簡潔性也需要考慮，確保輸入簡明扼要，易于理解。提示詞的語義豐富性決定了其能否為模型提供足夠的信息來處理復(fù)雜任務(wù)，是評估提示詞設(shè)計的關(guān)鍵因素之一。這些因素的量化可以通過統(tǒng)計在模型輸出階段，提示詞的有效性最終體現(xiàn)在模型生成的結(jié)果上。輸出的準(zhǔn)確性是首要的評估指標(biāo)，通過與預(yù)期結(jié)果的對比，可以量化提示詞的設(shè)計是否能引導(dǎo)模型生成符合任務(wù)要求的內(nèi)容。模型輸出的一致性也是重要的考量標(biāo)準(zhǔn)，評估不同輸入提示詞下，模型是否能穩(wěn)定地產(chǎn)生類似的結(jié)果。輸出與提示詞的語義相關(guān)性也是關(guān)鍵，通過語義相似度量化工具可以衡量輸出是否與提示詞緊密相關(guān)。信息完整性也需要評估，確保模型輸出涵蓋提示詞所要求的所有關(guān)鍵信息。這些量化評估結(jié)合自動化分析工具和用戶反饋，能夠為提示工程提供系統(tǒng)的有效隨著提示工程的逐漸普及，高效的提示詞本身成為了重要的資產(chǎn)。在競爭激烈的行業(yè)中，有效的提示詞可以顯著提高模型的性能，成為企業(yè)的核心競爭力之一。企業(yè)需要保護(hù)這些提示申請專利或版權(quán)是有效的法律手段來保護(hù)企業(yè)對提示詞資產(chǎn)的所有權(quán)；在企業(yè)內(nèi)部，實施嚴(yán)格的訪問控制措施，確保只有授權(quán)人員才能訪問提示詞；建立訪問審計機(jī)制，記錄和監(jiān)控提示詞的使用情況，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和泄露；企業(yè)可制定一個安全的內(nèi)部分享機(jī)制，以便在團(tuán)隊內(nèi)部實現(xiàn)有效地分享的同在低容忍度行業(yè)（如醫(yī)療、航空和金融等領(lǐng)域）應(yīng)用提示工程面臨極高的風(fēng)險。在這些領(lǐng)域，任何小的錯誤或不準(zhǔn)確都可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果，如誤診、安全事故或財務(wù)損失。如何確保在錯誤低容忍行業(yè)，可建立覆蓋模型開發(fā)、測試和部署各環(huán)節(jié)的嚴(yán)格質(zhì)量控制體系，使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測試，來確保模型輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。在醫(yī)療領(lǐng)域，使用經(jīng)過嚴(yán)格審查的醫(yī)療數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練。部署模型后，實施持續(xù)監(jiān)測和反饋機(jī)制，實時監(jiān)控模型的表現(xiàn)，交易系統(tǒng)的輸出，一旦檢測到異常交易，立即觸發(fā)警報并發(fā)現(xiàn)異?；蝈e誤，能夠迅速響應(yīng)和修正；在金融領(lǐng)域，實時監(jiān)控交易系統(tǒng)并采取措施。模型的開發(fā)和應(yīng)用必須嚴(yán)格遵循所在行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)要求，確保所有輸出都經(jīng)過嚴(yán)格驗證，并符合行業(yè)規(guī)范。在航空領(lǐng)域，確保模型符合航空安全管理的所有規(guī)定和標(biāo)準(zhǔn)。采用多層驗證提示工程的發(fā)展不僅依賴技術(shù)創(chuàng)新，還需要政策制定者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)、行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和技術(shù)開發(fā)者的緊密合作。通過集體努力，可以推動提示工程向更高效和準(zhǔn)確的方向發(fā)展，滿足各行業(yè)的不同需求。建立多維度評價體系、保護(hù)提示詞資產(chǎn)、在低容忍行業(yè)應(yīng)用中實施嚴(yán)格的質(zhì)量控制和監(jiān)測機(jī)制，將是解決當(dāng)前提示工程挑戰(zhàn)的有效策略。這些措施能夠幫助企業(yè)在各個應(yīng)用領(lǐng)域中更好地利用大模型的潛力，同時保障其輸出的可靠性和安systematicsurveyofpromptinlearners[J/OL].2020.DOI:10languagemodels[J].arXivpreprint[5]李姝;韋有濤;喬芷琪.大語言模型Prompt的設(shè)計原則和優(yōu)化流程[6