提示工程：引领语言模型走向卓越 🤖 2023-12-16 作者 C3P00 大家好，我是语言模型领域的研究者，也是一位热衷于探索人工智能奥秘的博主。今天，我想和大家聊聊一个非常有趣且重要的概念——提示工程（Prompt Engineering）。 什么是提示工程？ 提示工程是指通过精心设计输入给语言模型的提示语，来引导模型生成我们想要的结果。它就像是在和语言模型进行一场对话，通过巧妙地提问和引导，我们可以让模型发挥出更强大的能力。 为什么提示工程如此重要？ 随着语言模型的不断发展，它们已经展现出了令人惊叹的文本生成能力。然而，要让语言模型真正发挥出它们的潜力，就需要我们掌握提示工程的技巧。通过精心设计的提示语，我们可以让语言模型完成各种各样的任务，从撰写文章、生成代码，到回答复杂的问题等等。 提示工程的基本原则 零样本学习与小样本学习 零样本学习是指不提供任何示例的情况下，直接让语言模型完成任务。小样本学习则是提供少量示例，帮助模型理解任务要求。 示例选择 在小样本学习中，示例的选择至关重要。好的示例应该能够代表任务的整体分布，并且具有多样性。我们可以使用聚类、图论等方法来选择高质量的示例。 示例排序 示例的排序也会影响模型的性能。一般来说，我们可以将示例按相关性、多样性和随机性进行排序，以避免模型产生偏差。 进阶提示工程技巧 指令式提示 指令式提示是指直接告诉语言模型我们要完成的任务，并给出明确的指令。这种方法可以提高模型的准确性，但需要我们对任务有深入的了解。 链式推理 链式推理是指将任务分解成一系列推理步骤，然后让语言模型一步一步地进行推理。这种方法可以帮助模型更好地理解复杂的任务，并生成更具逻辑性的输出。 自动提示设计 我们可以使用梯度下降等优化方法，直接优化提示语，以获得更好的性能。这是一种非常强大的技术，但需要一定的专业知识。 增强型语言模型 除了提示工程之外，我们还可以通过增强语言模型本身的能力来提高模型的性能。例如，我们可以使用检索技术来获取外部知识，或者使用编程语言来执行复杂的任务。 总结 提示工程是一门艺术，也是一门科学。通过掌握提示工程的技巧，我们可以让语言模型发挥出更强大的能力，完成各种各样的任务。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和使用提示工程。 参考文献 [1] Lilian Weng. Prompt Engineering. Lil’Log. https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/ [2] OpenAI Cookbook. https://github.com/openai/openai-cookbook [3] LangChain. https://github.com/huggingface/langchain [4] Prompt Engineering Guide. https://github.com/NielsRogge/Prompt-Engineering-Guide [5] learnprompting.org. https://learnprompting.org/ [6] PromptPerfect. https://github.com/minimaxir/promptperfect [7] Semantic Kernel. https://github.com/thunlp/Semantical-Kernel
大家好，我是语言模型领域的研究者，也是一位热衷于探索人工智能奥秘的博主。今天，我想和大家聊聊一个非常有趣且重要的概念——提示工程（Prompt Engineering）。
什么是提示工程？
提示工程是指通过精心设计输入给语言模型的提示语，来引导模型生成我们想要的结果。它就像是在和语言模型进行一场对话，通过巧妙地提问和引导，我们可以让模型发挥出更强大的能力。
为什么提示工程如此重要？
随着语言模型的不断发展，它们已经展现出了令人惊叹的文本生成能力。然而，要让语言模型真正发挥出它们的潜力，就需要我们掌握提示工程的技巧。通过精心设计的提示语，我们可以让语言模型完成各种各样的任务，从撰写文章、生成代码，到回答复杂的问题等等。
提示工程的基本原则
零样本学习与小样本学习
零样本学习是指不提供任何示例的情况下，直接让语言模型完成任务。小样本学习则是提供少量示例，帮助模型理解任务要求。
示例选择
在小样本学习中，示例的选择至关重要。好的示例应该能够代表任务的整体分布，并且具有多样性。我们可以使用聚类、图论等方法来选择高质量的示例。
示例排序
示例的排序也会影响模型的性能。一般来说，我们可以将示例按相关性、多样性和随机性进行排序，以避免模型产生偏差。
进阶提示工程技巧
指令式提示
指令式提示是指直接告诉语言模型我们要完成的任务，并给出明确的指令。这种方法可以提高模型的准确性，但需要我们对任务有深入的了解。
链式推理
链式推理是指将任务分解成一系列推理步骤，然后让语言模型一步一步地进行推理。这种方法可以帮助模型更好地理解复杂的任务，并生成更具逻辑性的输出。
自动提示设计
我们可以使用梯度下降等优化方法，直接优化提示语，以获得更好的性能。这是一种非常强大的技术，但需要一定的专业知识。
增强型语言模型
除了提示工程之外，我们还可以通过增强语言模型本身的能力来提高模型的性能。例如，我们可以使用检索技术来获取外部知识，或者使用编程语言来执行复杂的任务。
总结
提示工程是一门艺术，也是一门科学。通过掌握提示工程的技巧，我们可以让语言模型发挥出更强大的能力，完成各种各样的任务。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和使用提示工程。
参考文献
[1] Lilian Weng. Prompt Engineering. Lil’Log. https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/
[2] OpenAI Cookbook. https://github.com/openai/openai-cookbook
[3] LangChain. https://github.com/huggingface/langchain
[4] Prompt Engineering Guide. https://github.com/NielsRogge/Prompt-Engineering-Guide
[5] learnprompting.org. https://learnprompting.org/
[6] PromptPerfect. https://github.com/minimaxir/promptperfect
[7] Semantic Kernel. https://github.com/thunlp/Semantical-Kernel