【Token系列】14|Prompt不是文本,是token结构工程

文章目录

  • 14|Prompt不是文本,是token结构工程
    • 一、很多人写的是"自然语言",模型读的是"token序列"
    • 二、Prompt写法会直接影响token结构密度
    • 三、token分布影响Attention矩阵的聚焦方式
    • 四、token数 ≠ 有效信息量
    • 五、Prompt结构设计建议(以token为单位思考)
    • 六、实战小结:如何检查Prompt是否结构良好?
    • 七、结语

14|Prompt不是文本,是token结构工程

副标题:理解Prompt写法,先理解它如何被切分成token和影响Attention结构


一、很多人写的是"自然语言",模型读的是"token序列"

语言模型不会"按人类的语义"理解Prompt,而是按其被切分成的token结构来处理。

例子:

text 复制代码
Prompt A: 请你给我写一个优美的诗句。
Prompt B: 帮我写诗。

你觉得A更有礼貌,但模型可能:

  • 更关注"写"和"诗"这些关键词;
  • "请你"、"优美"可能被切成多个token,被稀释掉;
  • 如果Prompt太长,有效信息被Attention平均掉,影响理解。

二、Prompt写法会直接影响token结构密度

token结构密度 = 在有限token中,信息是否集中、分布是否便于模型识别

例子:

text 复制代码
① "你能否帮我生成一个关于春天的句子?"  
② "生成:春天 句子"
  • ① token数量多,但语义分散,可能有20个token,模型注意力稀释;
  • ② 精准关键词更少token,密度高,注意力集中,更易触发相关生成。

三、token分布影响Attention矩阵的聚焦方式

Transformer中的Self-Attention结构如下:

math 复制代码
attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d) * V
  • Q来自当前token;
  • K来自所有token。

如果Prompt写法导致:

  • 无效token太多 → Q对无关K打分;
  • 关键词不突出 → 无法获得高attention值;
  • token靠前还容易被截断;

→ 这些都直接干扰模型的注意焦点。


四、token数 ≠ 有效信息量

你输入了100个token,不代表信息量高。例子:

text 复制代码
A: "请问你能否为我推荐一些在春天适合阅读的书籍?"
B: "推荐:春天 读书"

→ 模型看到的有效token:
- A中"你能否""适合"拆成多个token,句式冗余;
- B中核心token"推荐""春天""读书"高密度排列 → 更有效;

五、Prompt结构设计建议(以token为单位思考)

场景 优化策略
复杂指令 拆分为结构清晰的token块,如"目标:""范围:"
信息稀释 删除客套与冗语,如"你能不能帮我...","请问..."
多轮对话 用标记提示结构变化,如"历史对话:""当前任务:"
控制生成结果 使用明确指令token,如"格式为:""使用markdown"

六、实战小结:如何检查Prompt是否结构良好?

  1. 用tokenizer工具查看token化结果

    示例:

    输入:"你能不能帮我推荐一本书"

    → token列表:["你", "能", "不", "能", "帮", "我", "推", "荐", "一", "本", "书"]

    → 说明部分词被拆分,结构松散,可优化为:"推荐一本书"

  2. 检查高信息词是否被切断

    示例:

    "Transformer模型如何工作" → 若"Transformer"被拆成多token,建议拼写统一(如用"transformer"英文)

  3. 检查是否用过多低信息词填充Prompt空间

    示例:

    "请问你可不可以帮我完成一项简单的小小的工作?"

    → 可压缩为:"完成一项任务"

  4. 控制总token数,让高密度token尽可能靠后

    示例:

    将"以下是背景信息..."提前,将任务问题压到Prompt结尾,以避免截断影响回答质量。

  5. 优化关键词顺序,让Q能高效与K建立attention连接

    示例:

    不推荐:"你在上文中说过......" → 模型找不到"上文";

    推荐:"请解释以下内容:'你上次提到的观点是......'" → 提示结构更稳定,关键词更集中。


七、结语

Prompt不是"你说了什么",而是"你输入了哪些token":

语言模型不理解礼貌,它只理解结构密度。

理解Prompt的token结构,是LLM时代写作与指令工程的第一课


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