2024提示工程大模型中的提示词设计研究报告-中移智库

当今的人工智能领域，大模型如GPT和BERT已展现出的性能，被广泛应用于多种语言处理任务。然而，这些模型的训练成本极高，涉及昂贵的计算资源和大量的数据处理。如何在不重新训练模型的前提下有效利用已有模型，成为了一个重要的研究和应用方向。提示工程（PromptEngineering）是一种通过设计精确的输入提示来最大化模型性能的技术，旨在通过优化输入的提示词影响模型输出，从而实现更精准的结果。提示工程（PromptEngineering）为我们提供了一种成本效率高且灵活的方法，通过按照一定方法和规则设计输入的提示词来引导模型输出，从而适应特定的应用场景和领域。文章详细介绍了提示工程的原理及多种方法，如角色扮演和思维链，通过调整输入使模型更适应特定任务。本文还探讨了提示工程与大模型结合的多种方式，包括多模型集成、动态提示调整、迁移学习等。文末指出提示工程在模型输出评估、提示词保护以想象大模型是一个巨大的、由数百万甚至数十亿参数构成的高维向量空间。这个空间中的每一个向量都代表了从庞大数据集中学习到的某种语言特征、知识片段或概念。当用户提供输入（如文本查询）时，这个输入被模型转换成一个或多个向量，这些向量代表了输入的语义和结构特征。这些向量被投射输入向量在模型的向量空间中寻找与之最相关的向量。模型通过内部算法（如深度学习的前向传播）计算这些向量之间的相互作用，确定最适合的输出向量。基于输入向量与向量空间中其他向量的交互，模型生成响应。也就是说，用户输入和提示工程的核心是设计一种输入的结构和内容，以便它们能够更有效地与模型的向量空间中的向量进行交互。良好的提示使得输入向量能够更准确地定位到向量空间中相关的部分，通过提示工程，可以优化输入的清晰度、详细程度、专业术语的使用、语境信息等，这些都直接影响模型如何理解和处理输入。良好的提示可以大大提高模型在特定任务上的表现，在不同的应用场景中，根据需要定制输入的结构和内容是可能的，例如在医疗、法律或客户服务等领域。提示工程的重要性在于，它使我们能够通过简单调整输入端的提示来适配新的应用需求，避免了高成本的模型重新训练。这种方法不仅节约成本，还提高了模型的灵活性和适应性，使其能够迅速适应技术和市场的变化。一个针对通用语料库训练的模型，通过恰当的提示词设计，可以用于进行特定类型的情感分析、市场预提示工程方法有很多，如角色扮演、思维链、反事实提示提示集成等，下面就角色扮演和思维链两种方法，举例说明提角色扮演（Role-playing）模型被指定扮演一个具体的角色，以增强其在特定情景下的表现。这可以帮助模型生成更具体、更符合角色的语言和行为。角色扮演方法的优点是可以高改进提示（角色扮演）:"假设你是一名数学老师，请详细解释如何计算圆柱的体积，并用半径为3，高为7的圆柱来举例说明。"输出:"作为数学老师，我会解释圆柱的体积计算公式为V=πr²h，其中r是圆柱的底面半径，h是圆柱的高。对于半径思维链（ChainofThought）方法通过模拟人类解决问题的逻辑思维过程来提高模型解答复杂问题的能力。它不仅引导·透明度：通过展示推理过程，用户可以清楚地看到模型如何从问题的基本信息到最终答案的逐步推导，增强了解答的·教育价值：这种详细的解释有助于教育用户如何自己分·信任和可靠性：展示详细的思考过程可以帮助建立用户对模型的信任，尤其是在其解答需要被依赖时，如在技术支持思维链方法通过模拟人类解决问题的逻辑思维过程来提高模型解答复杂问题的能力。它引导模型展示其推理过程，而不问题:"请解释一个复杂几何形状的体积计算，例如一个截头锥。"改进提示（思维链）:"请详细解释如何计算一个截头锥的体积，并分步骤展示计算过程，使用上底半径R=6、下底半径输出:"首先，定义截头锥的体积公式：V=(1/3)πh(R²+Rr+r²)。""计算每一项：R²=36，Rr=18，r²=9。"复杂的提示词设计，实际上是根据提示工程给出了用户输入结构的逻辑规则，帮助大模型在组合返回时，从不同待选内容选择更符合用户期待的答案，纠正模型理解错误造成的大模型幻觉。在面对探索性问题，复杂计算推理类问题，有效弥补模型能力在某些领域的不足。针对复杂度越高，推理层次越深效结合，是提升AI系统性能的核心之一。大模型凭借其庞大的参数量和强大的语言生成能力，能够处理复杂的自然语言任务。然而，仅依赖大模型并不能充分发挥其潜力，提示工程通过巧妙的提示设计，为大模型的高效应用提供了新的可能。以下是提示工程不仅可以应用于单一的大模型，还可以通过多模型集成的方式，进一步提高系统的表现。大模型通常擅长处理自然语言任务，但在特定领域中（如图像识别、语音识别等），其他类型的AI模型可能具备更好的专业能力。通过提示工程设计，用户可以结合多个模型的优势，实现更复杂的多模态任务。例如，用户可以设计提示，将自然语言任务的输出作为输入引型，从而完成图像描述生成任务。这样的提示设计可以大幅度提示工程与大模型结合的另一种重要方法是通过动态调整提示内容，使模型能够适应不同的上下文需求。在一些复杂的任务场景中，简单的静态提示可能无法完全满足需求。动态提示通过根据用户交互反馈、上下文变化，实时调整输入提示的内容，使得大模型能够灵活应对不同的任务需求。例如，在对话系统中，动态提示可以根据对话的前后文内容、用户输入的情感或意图，自动调整提示，从而提升对话的流畅性和智能化水平。这种方法使提示工程在大模型中的应用更加灵活和精准，迁移学习是一种通过在不同领域或任务之间共享模型知识的技术，大模型往往具备强大的迁移学习能力。提示工程可以与迁移学习相结合，通过设计合适的提示，将大模型在一个领域中的知识迁移到另一个领域中使用。通过提示工程引导，模型能够在无需额外训练的情况下，直接应用于新的任务或领域。法律或医学等专业领域任务。这种结合方式可以显著减少领域提示工程与大模型的结合为AI领域带来了更多的创新机会与应用前景。通过定制化的提示词设计、组合提示与多模型集成、动态提示调整以及迁移学习的应用，提示工程能够在不重新训练模型的情况下，充分发挥大模型的潜力。随着技术的不断进步，提示工程与大模型的结合方式将继续发展，推动AI技术在各个行业的深入应用，实现更智能、更高效的任务处理和决策当前是提示工程在大模型中应用的初期阶段，在评估模型输出、保护提示词资产以及在低容忍行业的应用方面有诸多挑战。我们需要在未来提示工程发展的道路上，逐步解决这些挑战带提示词的设计是提示工程的核心，直接影响大模型的输出质量。然而，目前缺乏有效的量化评估手段来衡量提示词的好坏。量化评估提示词有效性可以帮助开发者优化提示设计，提升模型在不同任务中的表现。该评估过程可以从两个关键阶段进行在提示输入阶段，提示词的设计需要通过几个核心指标来量化其有效性。提示词的结构化程度、使用的词汇是否精准以及是否具备领域专门性都至关重要。提示词的清晰度和简洁性也需要考虑，确保输入简明扼要，易于理解。提示词的语义丰富性决定了其能否为模型提供足够的信息来处理复杂任务，是评估提示词设计的关键因素之一。这些因素的量化可以通过统计在模型输出阶段，提示词的有效性最终体现在模型生成的结果上。输出的准确性是首要的评估指标，通过与预期结果的对比，可以量化提示词的设计是否能引导模型生成符合任务要求的内容。模型输出的一致性也是重要的考量标准，评估不同输入提示词下，模型是否能稳定地产生类似的结果。输出与提示词的语义相关性也是关键，通过语义相似度量化工具可以衡量输出是否与提示词紧密相关。信息完整性也需要评估，确保模型输出涵盖提示词所要求的所有关键信息。这些量化评估结合自动化分析工具和用户反馈，能够为提示工程提供系统的有效随着提示工程的逐渐普及，高效的提示词本身成为了重要的资产。在竞争激烈的行业中，有效的提示词可以显著提高模型的性能，成为企业的核心竞争力之一。企业需要保护这些提示申请专利或版权是有效的法律手段来保护企业对提示词资产的所有权；在企业内部，实施严格的访问控制措施，确保只有授权人员才能访问提示词；建立访问审计机制，记录和监控提示词的使用情况，防止未经授权的访问和泄露；企业可制定一个安全的内部分享机制，以便在团队内部实现有效地分享的同在低容忍度行业（如医疗、航空和金融等领域）应用提示工程面临极高的风险。在这些领域，任何小的错误或不准确都可能导致严重的后果，如误诊、安全事故或财务损失。如何确保在错误低容忍行业，可建立覆盖模型开发、测试和部署各环节的严格质量控制体系，使用高质量的数据集进行训练和测试，来确保模型输出的准确性和可靠性。在医疗领域，使用经过严格审查的医疗数据集进行模型训练。部署模型后，实施持续监测和反馈机制，实时监控模型的表现，交易系统的输出，一旦检测到异常交易，立即触发警报并发现异常或错误，能够迅速响应和修正；在金融领域，实时监控交易系统并采取措施。模型的开发和应用必须严格遵循所在行业的标准和法规要求，确保所有输出都经过严格验证，并符合行业规范。在航空领域，确保模型符合航空安全管理的所有规定和标准。采用多层验证提示工程的发展不仅依赖技术创新，还需要政策制定者和监管机构、行业领导者和技术开发者的紧密合作。通过集体努力，可以推动提示工程向更高效和准确的方向发展，满足各行业的不同需求。建立多维度评价体系、保护提示词资产、在低容忍行业应用中实施严格的质量控制和监测机制，将是解决当前提示工程挑战的有效策略。这些措施能够帮助企业在各个应用领域中更好地利用大模型的潜力，同时保障其输出的可靠性和安systematicsurveyofpromptinlearners[J/OL].2020.DOI:10languagemodels[J].arXivpreprint[5]李姝;韦有涛;乔芷琪.大语言模型Prompt的设计原则和优化流程[6