大模型(LLM)提示工程(Prompt Engineering)初识

大模型提示工程(Prompt Engineering)是指设计和优化给定任务的输入提示,以便从大型语言模型(如GPT-4、GPT-3等)中获得最佳输出。其核心目标是通过合理设计输入内容(提示词或提示结构),引导模型产生符合预期的响应。大模型提示工程不仅是一个技术问题,还需要一定的创意和对模型行为的理解。

下面是一个详细的解释,结合具体的使用示例来说明如何进行大模型提示工程。

1. 基础概念

大模型提示工程的核心概念是通过设计输入(prompt),让语言模型能够理解并生成目标输出。通过调整提示的语法、上下文以及细节层次,可以显著提高模型输出的质量和相关性。

2. 简单提示设计

最基础的提示设计就是给定一个清晰明确的问题或指令。下面是一个简单的示例:

示例:

提示(Prompt): "请列举五个经典的Web开发框架,并简要描述每个框架的特点。"

期望输出

plaintext 复制代码
1. React: 一个由Facebook开发的用于构建用户界面的JavaScript库,特点是虚拟DOM和组件化开发。
2. Angular: 由Google维护的前端框架,特点是双向数据绑定和依赖注入。
3. Vue.js: 轻量级的前端框架,注重渐进式开发和易用性,具有响应式数据绑定。
4. Django: 一个高效的Python框架,特点是快速开发、内建ORM和强大的管理界面。
5. Flask: 一个小巧的Python框架,适用于构建轻量级的Web应用,灵活性高且易于扩展。

这个例子展示了一个直接的问题类型提示,模型理解了问题并作出详细的回答。

3. 高级提示设计

当任务复杂时,提示需要包含更多的细节和上下文信息。例如,开发人员可能会给模型提供结构化的提示,要求模型遵循一定的格式或约定。

示例:

提示(Prompt) :

"我正在设计一个教育类Web应用。请推荐五个适用于Web开发的框架,并且按照以下要求列出每个框架:

  1. 框架名称
  2. 特点(简要描述)
  3. 适用场景(例如,适用于单页应用、企业级应用等)
  4. 优缺点分析"

期望输出

plaintext 复制代码
1. React  
   - 特点:基于组件的开发模型,虚拟DOM技术,支持单向数据流。  
   - 适用场景:单页应用(SPA)、动态交互式UI。  
   - 优缺点分析:优点是性能高、生态系统丰富;缺点是学习曲线陡峭,过于依赖JavaScript。

2. Angular  
   - 特点:一个全栈框架,包含内置的路由、表单管理、HTTP客户端等功能。  
   - 适用场景:企业级应用、复杂应用,特别是需要跨多个平台的情况。  
   - 优缺点分析:优点是功能全面,适合大规模项目;缺点是学习曲线较陡,体积较大。

3. Vue.js  
   - 特点:渐进式框架,支持响应式数据绑定,易于集成和使用。  
   - 适用场景:适合中小型应用,尤其适合需要快速开发和灵活扩展的场景。  
   - 优缺点分析:优点是上手快、易于调试;缺点是相较于React和Angular生态不够成熟。

4. Django  
   - 特点:Python开发框架,注重快速开发,具有内置的ORM和管理后台。  
   - 适用场景:Web开发,特别是需要数据库集成的后台管理系统。  
   - 优缺点分析:优点是开发效率高,安全性强;缺点是灵活性稍差,可能不适合轻量级应用。

5. Flask  
   - 特点:轻量级Python框架,提供基础的Web功能,适用于构建微服务。  
   - 适用场景:API服务、轻量级Web应用、微服务架构。  
   - 优缺点分析:优点是灵活、易于扩展;缺点是没有内建的工具和功能,开发者需要更多的自定义。

这个提示给了模型更明确的结构和要求,从而帮助模型生成符合格式的输出。

4. 使用模板和上下文

有时,提示的结构不仅仅是一个简单的问题,而是带有更多上下文或者是多步骤的任务。例如,生成一个SQL查询,或者根据历史对话生成一个更复杂的答复。

示例:

提示(Prompt) :

"假设你是一个数据库管理员,下面是一个包含多个表格的数据库。请根据给定的表格结构编写SQL查询,找出过去30天内销售总额最高的10个客户。

表格:

  1. customers(客户表): customer_id (int), name (varchar)
  2. orders(订单表): order_id (int), customer_id (int), order_date (date), total_amount (float)

期望输出

sql 复制代码
SELECT c.name, SUM(o.total_amount) AS total_sales
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.order_date >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 10;

在这个示例中,提示中包含了任务的背景信息(表格结构、需求等),并要求模型生成一个具体的SQL查询。

5. 动态提示生成与调整

在实际应用中,开发人员需要根据不同的任务动态调整提示。尤其是在交互式对话系统或者生成式任务中,提示工程可以根据模型的反馈进行进一步优化。

示例:

假设在一个AI对话系统中,用户想要了解某个技术的详细信息。开发人员可以根据用户的请求调整模型的提示:

初始提示(Prompt): "请简要介绍Vue.js框架的主要特点。"

用户要求更详细: 用户可能后续会要求更详细的技术细节。此时,开发人员可以动态修改提示,使其更具深度。

修改后的提示 :

"请详细介绍Vue.js框架的工作原理,特别是响应式数据绑定和组件生命周期。"

6. 常见提示工程技巧

  • 明确目标:明确你想从模型中得到什么样的输出。例如,如果是生成代码,确保提示包含结构和要求;如果是回答问题,确保问题尽可能清晰。
  • 多轮互动:对于复杂问题,分步提示有时比一次性提示更有效。
  • 具体要求:越具体的要求,模型生成的回答越符合预期。不要仅仅要求"列出框架",而是要求"列出框架并给出优缺点"。
  • 引导式提示:给出框架或模板,帮助模型产生结构化输出。

7. 总结

大模型提示工程是一个技术与创意结合的过程,开发人员需要理解模型的工作方式,并通过精心设计的提示来引导模型生成更符合需求的输出。无论是简单的任务提示,还是复杂的多步骤问题,提示的设计和优化都在提高模型效能方面扮演着至关重要的角色。

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