深度学习大模型中，如何进行提示词工程学习？

在文章大语言模型基础知识里，提示词工程（Prompt Engineering）作为大语言模型（Large Language Model，LLM）应用构建的一种方式被简要提及，本文将着重对该技术进行介绍。 提示词工程就是在和LLM聊天时，用来让模型回答得更好的一种方法。LLM的工作原理是猜下一个字或词是什么，而当你向它提供一段话（即提示词，prompt）时，这段话便成为模型的参考信息。随后根据这一提示，模型会像续写故事一样生成回答。在这个过程中，提示词的质量至关重要。就像给他人布置任务时，表达越清晰，对方完成得就越好。同样对prompt的描述越明确，模型就越有可能给出高质量的答案。提示词工程正是专注于如何设计和优化这些prompt，以引导模型生成更准确、更贴合需求的输出。它就像是在告诉模型：“你需要重点关注这些信息”或“你需要从这个角度理解问题”。需要注意的是，提示词工程并非万能。因为模型的回答只能基于其已有的知识储备，无法超出这个范围。 当前提示词工程的教程铺天盖地。然而，其中不少方法对于普通开发者来说，复杂度过高，掌握起来颇具难度。与此同时，许多教程中的技术已然落后，且并非适用于所有的LLM。实际上，普通人在日常与LLM互时，也会运用到提示词工程，只不过形式较为简单，常见的如 “请润色这句话……” 或 “请回答这个问题……” 这类表述。提示词的核心价值并非体现于编写复杂提示词的能力，而是在于精准界定自身期望达成的目标。相较之下，具备恰当的评估标准，以及明晰如何衡量人工智能输出成果的能力，才是至关重要的。鉴于此，本文将着重聚焦于一系列实用且常用的提示词工程方法，详尽阐释如何将其灵活应用于实际场景。 若想深入了解提示词工程的详细内容和使用方法，可参考以下资源：Prompt engineering，Prompt engineering techniques，modelscope-classroom 。 目录1 提示词工程介绍1.1 提示词工程发展历程1.2 LLM中的角色1.2.1 System角色1.2.2 提示词工程1.2.3 撰写优质提示词的原则1.2.4 提示词框架2 参考 1 提示词工程介绍 1.1 提示词工程发展历程 2020年，OpenAI推出的GPT-3以1750亿参数的庞大体量，成为当时全球规模最大的语言模型。它广泛应用于文本生成、问答系统等自然语言处理任务，展现出强大的语言处理能力。伴随应用场景的持续拓展，精心设计的提示词在引导模型产出高质量、契合预期的输出成果上，关键作用日益凸显，进而直接促使提示词工程蓬勃兴起。 2022年，ChatGPT的发布为LLM的发展带来了新的突破。它凭借简洁友好的界面和卓越的对话能力，极大地提升了LLM的公众可及性，让普通用户也能轻松上手。在实际使用过程中，用户切实感受到了提示词设计对交互效果的重大影响，这使得提示词工程不仅在专业领域受到重视，更在大众层面迅速受到广泛关注并蓬勃发展。 2023年，GPT-4发布，成为自然语言处理领域的重要里程碑。作为能处理文本和图像输入的先进AI模型，GPT-4极大拓展了应用场景的广度与深度。与此同时，多模态提示词工程兴起，成为推动AI发展的关键力量。多模态提示词工程整合文本、图像、音频乃至视频等多种输入模态来构建指令或查询。借助GPT-4、DALL-E等先进LLM模型，这类提示可实现对不同格式内容的处理与生成。例如，GPT-4能同时处理文本和图像输入，输出高质量文本；DALL-E则专注于依据文本描述生成图像。多模态提示的应用显著提升了AI系统的多功能性与智能性，使其能更精准地解析和应对复杂现实场景中涉及多种数据形式的挑战。 但是，无论各种任务的提示词形式如何多样，它们的本质都是为LLM提供明确的指令或上下文信息，引导其按照人类的意图进行思考并生成内容。 在这样的技术发展背景下，提示词工程师这一新兴职业应运而生。提示词工程师扮演着人与大语言模型之间的 “翻译官” 角色，他们不仅要对各类语言模型的性能、特点了如指掌，还需精通如何设计和优化模型的prompt，以帮助模型更好地理解人类意图并生成高质量的输出。然而，提示词工程师的未来是一个充满争议且具有不确定性的话题。 本人认为提示词工程师的未来并不乐观。随着人工智能的进步，模型将更智能，不再依赖复杂提示词。自动化工具的涌现，使简单需求也能生成可用提示词，且将愈发智能高效。更重要的是如今，LLM的深度思考能力使其在语言理解和生成方面达到了较高水平，而联网搜索功能的加持则进一步拓展了其知识来源和应用范围。这两者的结合，能够为用户提供更强大、更智能的语言交互服务，从而在很大程度上削弱了对专业提示词工程师的依赖。