提示工程：优化大型语言模型以产生全球影响

大型语言模型（LLM）正在彻底改变从内容创建、客户服务到研究和开发等各个行业。然而，LLM 的有效性在很大程度上取决于输入或“提示”的质量。这就是提示工程的用武之地。提示工程是创建有效提示以引发 LLM 所需响应的艺术与科学。本综合指南探讨了提示工程的原则、技术和最佳实践，旨在优化全球各种应用和文化背景下的 LLM。

什么是提示工程？

提示工程涉及设计和完善提示，以引导 LLM 生成准确、相关且符合上下文的输出。它不仅仅是提问；它关乎理解 LLM 如何解释和响应不同类型的提示。精心设计的提示可以显著提高 LLM 的性能，从而获得更好的结果并更有效地利用资源。

为什么提示工程很重要？

提高准确性：精心制作的提示可最大程度地减少歧义，并引导 LLM 提供更准确可靠的信息。
增强相关性：有效的提示可确保 LLM 的响应与用户的需求和期望直接相关。
减少偏见：仔细的提示设计有助于缓解 LLM 训练数据中存在的偏见，促进公平和包容。
成本优化：通过用更少的尝试生成所需的输出，提示工程可以减少与 LLM 使用相关的计算成本。
提高用户满意度：清晰、简洁且有效的提示可带来更令人满意和富有成效的 LLM 交互。

提示工程的关键原则

几个关键原则构成了有效的提示工程的基础。这些原则为设计最有可能引发 LLM 所需响应的提示提供了框架。

1. 清晰度和具体性

提示应清晰、简洁且具体。避免含糊不清的语言或模糊的说明。你对 LLM 要做什么的定义越精确，结果就会越好。

示例：

糟糕的提示：“写一个摘要。” 更好的提示：“为以下研究论文的关键发现写一个简洁的摘要：[在此处插入研究论文]。摘要不超过 200 字。”

2. 上下文感知

为 LLM 提供足够的上下文。包含相关的背景信息、关键字或示例，以帮助 LLM 理解任务并生成更相关的响应。将其视为你向人类同事简要介绍情况一样，向 LLM 进行简要介绍。

示例：

糟糕的提示：“翻译这个句子：Hello。” 更好的提示：“将以下句子从英语翻译成法语：Hello。”

3. 提示工程技术

了解各种提示工程技术可以使人们更有效地从 LLM 中获得所需的响应。以下技术为提示工程师提供了从 LLM 获得目标结果的工具集。

4. 零样本提示

零样本提示涉及要求 LLM 执行一项任务，而不提供任何示例或演示。这种方法依赖于 LLM 的预先存在的知识和能力。

示例：

“日本的首都是什么？”

5. 少样本提示

少样本提示为 LLM 提供少量示例来指导其响应。当任务复杂或需要特定的格式或样式时，这种方法特别有用。

示例：

“将以下英语句子翻译成西班牙语：英语：Hello 西班牙语：Hola 英语：Goodbye 西班牙语：Adiós 英语：Thank you 西班牙语：”

6. 思维链提示

思维链提示鼓励 LLM 将复杂问题分解为更小、更易于管理的部分。这种方法可以提高 LLM 的推理能力，并产生更准确、更连贯的响应。

示例：

“问题：罗杰有 5 个网球。他又买了 2 罐网球。每罐有 3 个网球。他现在有多少个网球？解决方案：首先，罗杰有 5 个球。然后他买了 2 罐 * 3 个球/罐 = 6 个球。所以他有 5 + 6 = 11 个球。答案：11”

7. 角色扮演提示

角色扮演提示指示 LLM 采用特定的角色或身份。这对于生成创意内容、模拟对话或探索不同观点很有用。

示例：

“你是一位经验丰富的旅行博主。写一篇引人入胜的博客文章，介绍你最近在印度尼西亚巴厘岛的旅行。”

8. 限制响应

明确定义所需输出的格式、长度和样式。这有助于确保 LLM 的响应满足特定的要求和期望。

示例：

“写一条推文（最多 280 个字符），总结本文的要点：[在此处插入文章]。”

9. 迭代优化

提示工程是一个迭代过程。尝试不同的提示，分析 LLM 的响应，并根据结果优化你的提示。持续改进是实现最佳性能的关键。

10. 了解 LLM 的局限性

了解 LLM 的优势和劣势。LLM 并非完美，有时会产生不准确、无意义或有偏见的响应。使用提示工程来缓解这些限制，并引导 LLM 获得更可靠的输出。

提示调整技术

虽然提示工程侧重于创建有效的初始提示，但提示*调整*涉及进一步优化这些提示以最大化 LLM 性能。这可能涉及调整各种参数和设置来微调 LLM 的行为。

1. 温度调整

温度参数控制 LLM 输出的随机性。较低的温度（例如 0.2）会产生更确定和可预测的响应，而较高的温度（例如 0.8）会产生更具创意和多样性的输出。

示例：

对于事实任务，请使用较低的温度以最大程度地降低不准确的风险。对于创意任务，请使用较高的温度以鼓励更多想象力的响应。

2. Top-P 采样

Top-P 采样从 LLM 的概率分布中选择最可能的标记（单词或单词片段）。此技术有助于平衡 LLM 输出的准确性和创意性。

3. 频率惩罚

频率惩罚会阻止 LLM 过于频繁地重复相同的单词或短语。这有助于提高 LLM 输出的多样性和自然度。

4. 存在惩罚

存在惩罚会阻止 LLM 使用已在提示或先前响应中提及的主题。这有助于鼓励 LLM 探索新颖和不同的想法。

提示工程的全球考量

在需要处理跨越全球的 LLM 时，考虑以下因素很重要：

1. 多语言支持

确保 LLM 支持你所需的语言。一些 LLM 是专门在多语言数据集上训练的，并且可以处理比其他 LLM 更广泛的语言。

示例：如果你需要生成日语内容，请使用已经在大量日语文本语料库上训练过的 LLM。

2. 文化敏感性

在设计提示时，要注意文化差异和敏感性。避免可能冒犯或不适合某些文化的语言或图像。

示例：

在一种文化中引起共鸣的营销活动，在另一种文化中可能完全无效甚至令人反感。请考虑图像、颜色和象征意义的影响。

3. 本地化

将你的提示本地化到目标受众。这包括将提示翻译成当地语言，并调整内容以反映当地习俗和偏好。

示例：

在世界许多地方，一个要求提供伦敦“传统下午茶”建议的提示将无法被理解。将提示调整为要求提供传统社交聚会或用餐建议将更具全球普适性。

4. 偏见缓解

积极努力减轻 LLM 训练数据中的偏见。这可能涉及使用多样化的数据集，精心设计提示以避免强化刻板印象，并监控 LLM 的输出以识别潜在的偏见。

5. 数据隐私和安全

了解不同国家的数据隐私和安全法规。确保你负责任地处理用户数据并遵守所有适用的法律和法规。

提示工程的应用

提示工程在各种行业中有广泛的应用：

1. 内容创作

提示工程可用于生成文章、博客文章、社交媒体内容和其他类型的书面材料。示例：“写一篇关于正念冥想益处的 500 字博客文章。”

2. 客户服务

提示工程可用于创建聊天机器人和虚拟助手，它们可以回答客户咨询、提供支持和解决问题。示例：“回复以下客户咨询：‘我无法登录我的帐户。’”

3. 教育

提示工程可用于开发个性化学习体验、生成练习题并为学生提供反馈。示例：“创建关于美国内战的多项选择测验。”

4. 研究与开发

提示工程可用于分析数据、生成假设和探索新想法。示例：“总结本研究论文的关键发现：[在此处插入研究论文]。”

5. 软件开发

提示工程可用于生成代码、调试程序和自动化重复性任务。示例：“编写一个将整数列表按升序排序的 Python 函数。”

6. 市场营销和广告

提示工程可以协助生成营销文案、构思广告标语和分析客户情绪。示例：“为一款新的可持续咖啡品牌撰写三个不同的营销标语。”

道德考量

随着 LLM 的功能日益强大，考虑其使用的道德影响至关重要。提示工程在塑造这些模型的行为和输出方面发挥着重要作用，因此，以负责任和有意识的态度对待这一领域至关重要。

1. 偏见和公平性

如果提示设计不当，LLM 可能会延续和放大数据中已存在的偏见。提示工程师必须意识到与性别、种族、民族、宗教和其他敏感属性相关的潜在偏见，并采取措施来缓解它们。

2. 错误信息和虚假信息

LLM 可用于生成假新闻、宣传和其他形式的错误信息。提示工程师必须注意滥用的可能性，并避免创建可能用于传播虚假或误导性信息的提示。

3. 透明度和可解释性

对 LLM 的使用保持透明并为其输出提供解释很重要。提示工程师应努力创建清晰易懂的提示，并乐于解释 LLM 如何得出其结论。

4. 问责制和责任

最终，人类对 LLM 的输出负责。提示工程师必须对自己的工作负责，并对其创作的潜在后果负责。他们应努力确保 LLM 的使用是安全、合乎道德且负责任的。

提示工程的最佳实践

为了最大限度地提高提示工程的有效性，请考虑以下最佳实践：

明确目标：在开始编写提示之前，请确定您希望 LLM 实现的目标。
具体且简洁：使用清晰无歧义的语言。
提供上下文：为 LLM 提供足够的信息来理解任务。
实验和迭代：尝试不同的提示并分析结果。
全面测试：评估 LLM 在各种输入上的性能。
监控偏见：定期检查并缓解潜在的偏见。
保持最新：提示工程领域不断发展，因此请及时了解最新的研究和技术。

提示工程的未来

提示工程是一个快速发展的领域，具有巨大的潜力。随着 LLM 变得越来越复杂，提示工程的作用将变得更加关键。提示工程的未来趋势包括：

自动提示生成：开发可以自动生成有效提示的算法。
自适应提示：设计能够适应用户需求和偏好的提示。
可解释提示：创建提供 LLM 推理过程见解的提示。
人机协作：将人类专业知识与 AI 功能相结合，以创建更强大、更有效的提示。

结论

提示工程是任何处理大型语言模型的人的关键技能。通过掌握本指南中概述的原则、技术和最佳实践，您可以释放 LLM 的全部潜力，并为广泛的全球应用创造创新的解决方案。随着 LLM 的不断发展，提示工程仍将是一个关键领域，它将塑造 AI 的未来及其对世界的影响。

通过采纳这些原则并不断优化您的方法，您可以确保您的 LLM 不仅是强大的工具，而且是对更美好世界负责任且合乎道德的贡献者。随着提示工程的成熟，重点将转向更复杂的技术，无缝集成人类反馈，并确保符合道德准则。优化 LLM 的旅程正在进行中，而提示工程师正处于这场激动人心的技术革命的最前沿。