提示工程 - 簡介

提示工程是設計文字提示的過程，這些提示有助於大型語言模型 (LLM) 生成更準確、一致和富有創意的輸出。透過仔細選擇提示中的單詞和短語，提示工程師可以影響 LLM 解釋任務的方式以及它產生的結果。

什麼是提示？

在 AI 模型的上下文中，提示是塑造模型響應的輸入指令或線索。這些提示可以是自然語言指令、系統定義的指令或條件約束的形式。

• 提示是一小段文字，用於指導 LLM 的響應。它可以像一個簡單的句子，也可以更復雜，包含多個從句和指令。

• 提示的目標是向 LLM 提供足夠的資訊，使其理解所要求的內容，並生成相關且資訊豐富的響應。

透過提供清晰明確的提示，開發人員可以指導模型的行為並影響生成的輸出。

提示型別

在本教程的過程中，您將瞭解到各種各樣的提示。作為入門章節，讓我們從一小部分開始，以突出說明可以使用的一些不同型別的提示 -

• 自然語言提示 - 這些提示模擬類人的指令，以自然語言線索的形式提供指導。它們允許開發人員以更直觀的方式與模型互動，使用類似於人際溝通的指令。

• 系統提示 - 系統提示是開發人員提供的預定義指令或模板，用於指導模型的輸出。它們提供了一種結構化的方式來指定所需的輸出格式或行為，為模型提供明確的指令。

• 條件提示 - 條件提示涉及根據特定上下文或約束條件來調節模型。透過結合條件提示，開發人員可以根據條件語句（例如“如果 X，則 Y”或“給定 A，生成 B”）來指導模型的行為。

提示工程是如何工作的？

提示工程是一個複雜且迭代的過程。建立有效提示沒有單一的公式，最佳方法會根據具體的 LLM 和手頭的任務而有所不同。但是，提示工程師可以遵循一些一般原則 -

• 從對任務的清晰理解開始 - 您希望 LLM 做什麼？您期望什麼樣的輸出？一旦您清楚地瞭解了任務，就可以開始設計一個提示來幫助 LLM 實現您的目標。

• 使用清晰簡潔的語言 - LLM 應該能夠毫無歧義地理解您的提示。使用簡單的單詞和短語，避免使用行話或專業術語。

• 具體明確 - 您在提示中越具體，LLM 就越有可能生成相關且資訊豐富的響應。例如，與其要求 LLM“寫一首詩”，不如要求它“寫一首關於失戀的詩”。

• 使用示例 - 如果可能，請向 LLM 提供您期望的輸出型別的示例。這將有助於 LLM 瞭解您的期望並生成更準確的結果。

• 嘗試實驗 - 提示工程沒有放之四海而皆準的方法。學習有效方法的最佳途徑是嘗試不同的提示並檢視獲得的結果。

評估和驗證提示

評估提示的有效性對於評估模型的行為和效能至關重要。輸出質量、相關性和連貫性等指標可以幫助評估不同提示的影響。使用者反饋和人工評估可以提供有關提示有效性的寶貴見解，確保始終如一地獲得所需的輸出。

提示工程中的倫理考量

提示工程應解決倫理問題，以確保公平並減輕偏差。設計促進包容性和多樣性的提示，同時避免強化現有偏見至關重要。

仔細評估和監控提示對模型行為的影響可以幫助識別和減輕潛在的倫理風險。

提示工程的好處

提示工程可以成為提高 LLM 效能的強大工具。透過仔細設計提示，提示工程師可以幫助 LLM 生成更準確、一致和富有創意的輸出。這對於各種應用都有益，包括 -

• 問答 - 提示工程可用於提高 LLM 對事實問題的答案的準確性。

• 創意寫作 - 提示工程可用於幫助 LLM 生成更具創意和吸引力的文字，例如詩歌、故事和指令碼。

• 機器翻譯 - 提示工程可用於提高 LLM 在語言之間翻譯的準確性。

• 編碼 - 提示工程可用於幫助 LLM 生成更準確和高效的程式碼。

未來的發展方向和開放性挑戰

提示工程是一個不斷發展的領域，並且正在進行的研究工作旨在進一步探索其潛力。未來的發展方向可能包括自動提示生成技術、隨著使用者互動而不斷發展的自適應提示，以及解決與複雜任務的細緻入微提示相關的挑戰。

提示工程是增強 AI 模型並獲得預期輸出的強大工具。透過使用有效的提示，開發人員可以指導 AI 模型的行為，控制偏差，並提高 AI 應用程式的整體效能和可靠性。

隨著該領域的進步，持續探索提示工程技術和最佳實踐將為更復雜和上下文感知的 AI 模型鋪平道路。