大模型面试题:有以下哪些方式可以在 prompt 中插入指令？

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好了，我们今天针对上面的问题，

有以下几种方式可以在 prompt 中插入指令：

正向模式（Forward Mode）：
- 方法：将指令放在提示（prompt）的末尾，让模型从左到右生成文本，直到生成指令。
- 特点：这种方法适用于大多数预训练的 LLM，因为它们通常是从左到右生成文本的。
- 应用场景：适用于指令出现在段落开头的任务，但需要根据任务自定义设计提示。
反向模式（Reverse Mode）：
- 方法：利用具备填空能力的 LLM，将指令插入到文本的任意位置。通过填空的方式，模型可以直接从目标分布中采样。
- 特点：这种方法更加灵活，允许指令出现在文本中的任意位置，而不仅仅是末尾。
- 应用场景：适用于需要指令出现在文本中间或开头的任务，例如 TruthfulQA 等需要更灵活指令插入的任务。
定制提示（Customized Prompts）：
- 方法：根据具体任务和评分函数的不同，设计更合适的提示方式。例如，可以从人类设计的指令出发，请求模型生成符合缺失上下文的初始指令样本。
- 特点：这种方法可以根据任务需求进行高度定制化，以达到更好的生成效果。
- 应用场景：适用于需要高度定制化提示的任务，例如 TruthfulQA 等需要精确控制指令生成的任务。

总结来说，指令可以在 prompt 中插入的方式包括：