目录:
一.什么是“提示词工程(Prompt Engineering)”
二.提示词工程vs传统编程语言
三.提示工程的原理简述
四.提示工程的应用
Prompt(提示):Prompt(提示)在人工智能,特别是AGI(通用人工智能)时代,扮演着至关重要的角色。它不仅是用户与AI模型如ChatGPT交互的桥梁,更是一种全新的“编程语言”,用于指导AI模型产生特定的输出。
一.什么是“提示词工程(Prompt Engineering)”
1.背景介绍:OpenAI 中的 GPT-3、GPT-3.5 和 GPT-4 模型基于提示。 使用基于提示的模型时,用户通过输入文本提示与模型交互,该文本提示通过文本补全进行响应。
2.重要性:虽然这些模型非常强大,但它们的行为对提示也非常敏感。 这使得提示构造成为开发的重要技能。
3.作用:在实践中,提示的作用是配置模型权重以完成所需的任务,但它更像艺术而不是科学,通常需要经验和直觉来制作成功的提示。
4.本质:提示工程的本质——Prompt(提示)在人工智能,特别是AGI(通用人工智能)时代,扮演着至关重要的角色。它不仅是用户与AI模型如ChatGPT交互的桥梁,更是一种全新的“编程语言”,用于指导AI模型产生特定的输出——Prompt作为AGI时代的“编程语言”
二.提示词工程vs传统编程语言
1.角色转变:Prompt不再仅仅是简单的输入或查询,它成为了一种与AI模型交互的“编程语言”。用户通过精心设计的Prompt来“编程”AI模型,指导其执行各种任务。
2.任务多样性:这些任务的范围非常广泛,从简单的问答、文本生成到复杂的逻辑推理、数学计算和创意写作等。
3.即时性与互动性:与传统的编程语言相比,Prompt通常更加即时和互动。用户可以直接在AI模型的接口中输入Prompt,并立即看到结果,而无需经过编译或长时间的运行过程。
三.提示工程的原理简述
提示词工程的主要原理可以从以下几个方面来理解:
(一).模型的行为与输入密切相关:
模型的输出依赖于接收到的输入提示。这意味着,通过调整输入提示的内容、格式和结构,可以在很大程度上控制模型的行为和输出结果。
(二).输入的构成要素:
指示(Instructions):提供明确的任务描述,告诉模型需要执行的具体操作。
上下文(Context):向模型提供必要的背景信息,帮助模型更好地理解任务和相关环境。
例子(Examples):向模型展示如何执行特定的任务或预期输出的样式,这是一种示范学习的方式。
输入(Input):确定模型处理的具体数据。
输出(Output):指定模型应如何格式化其响应,明确输出的结构和格式。
(三).优化提示的过程:
优化提示的过程是提示词工程中至关重要的一环,它涉及到对输入提示进行精细调整,以确保人工智能(AI)模型能够产生高质量和目标一致的输出。这个过程不仅需要技术知识,还需要对模型的行为有深刻理解和直觉。以下是详细介绍这一过程的几个关键步骤:
1. 明确任务需求
在开始优化之前,首先要明确AI模型需要完成的具体任务。这包括确定任务的类型(如文本生成、问题解答、数据分析等),以及输出结果的期望格式和标准。理解任务的具体需求是设计有效提示的基础。
2. 设计初始提示
根据任务需求,设计一个初始的提示。这个提示应包括:
1.任务指示:清楚地告诉模型需要做什么。
2.相关上下文:提供足够的背景信息,帮助模型理解任务背景。
3.具体输入:如果有的话,明确模型需要处理的具体数据。
4.期望的输出格式:说明输出的结构,比如是否需要列表、段落或特定格式的回答。
3. 测试和评估
使用设计的初始提示让模型生成输出,然后评估这些输出的质量和准确性。这可以通过主观判断或者更系统的评估方法(如同行评审或用户反馈)来完成。关键是要判断模型的输出是否符合任务要求和预期标凈。
4. 调整和迭代
根据评估结果,对提示进行必要的调整。这可能包括:
1.增强指示的明确性:如果输出与任务要求不符,可能需要更明确地描述任务。
2.调整上下文信息:增加或修改背景信息,帮助模型更好地理解任务。
3.优化输入数据格式:调整输入数据的呈现方式,使其更易于模型处理。
4.明确输出要求:如果输出格式不符合预期,需要进一步明确输出的具体要求。
5. 优化技术细节
1.简化提示:避免过度复杂或冗余的表述,简化提示可以帮助模型更集中地处理核心任务。
2.使用恰当的关键词:精选能够触发模型正确响应的关键词和短语。
3.利用示例:提供示例可以显著提高模型理解和执行任务的能力。
6. 最终验证
经过多轮调整和优化后,进行最终的验证,确保优化后的提示能够稳定地引导模型产生高质量和符合预期的输出。
通过这一系列的步骤,可以有效地优化提示,提升AI模型的性能。这个过程虽然可能需要多次迭代和调整,但对于提高模型的实用性和效率至关重要。
四.提示工程的应用
提示技术:提示技术是引导AI模型进行深度思考和创新的有效工具,其中Chain-of-Thought Prompting注重逐步推理,Knowledge Generation Prompting强调知识生成,而Tree of Thoughts Prompting则通过树状结构清晰展现思维过程。
(一).Chain-of-Thought Prompting(链式思考提示)
1.概念介绍
Chain-of-Thought Prompting,即链式思考提示,是一种在人工智能模型中引导逐步推理的方法。通过构建一系列有序、相互关联的思考步骤,模型能够更深入地理解问题,并生成结构化、逻辑清晰的回答。
2.核心特点
有序性:链式思考提示要求将问题分解为一系列有序的步骤,每个步骤都建立在前一个步骤的基础上,形成一条清晰的思考链条。
关联性:每个思考步骤之间必须存在紧密的逻辑联系,以确保整个思考过程的连贯性和一致性。
逐步推理:模型在每个步骤中只关注当前的问题和相关信息,通过逐步推理的方式逐步逼近最终答案。
3.例子
(二).Knowledge Generation Prompting(生成知识提示)
1.概念介绍
Knowledge Generation Prompting,即生成知识提示,是一种利用人工智能模型生成新知识或信息的方法。通过构建特定的提示语句,引导模型从已有的知识库中提取、整合并生成新的、有用的知识内容。
2.核心特点
创新性:生成知识提示旨在产生新的、原创性的知识内容,而非简单地复述或重组已有信息。
引导性:通过精心设计的提示语句,模型被引导去探索、发现并与已有知识进行交互,从而生成新的见解或信息。
知识整合:该过程涉及对多个来源、多种类型的知识进行融合和整合,以形成更全面、深入的理解。
3.例子
未提供知识库的情况下gpt3.5将西南财经大学认为为985高校
提供知识库后gpt很好的识别出西南财经大学不是985
(三).Tree of Thoughts Prompting(思维树提示)
1.概念介绍
Tree of Thoughts Prompting,即思维树提示,是一种将复杂思维过程结构化为树状图的方法。它通过逐级分解主题或问题,形成具有逻辑层次和关联性的思维节点,从而帮助用户更清晰地组织和表达思考过程。
2.核心特点
层次性:思维树提示将思考过程分解为多个层次,每个层次代表不同的思维深度和广度。
关联性:各思维节点之间存在紧密的逻辑联系,形成一个相互关联、互为支撑的思维网络。
可视化:通过将思维过程以树状图的形式展现,思维树提示增强了思考过程的可视化和直观性。
3.例子
使用“思维树提示”(Tree of Thoughts Prompting)的方法,我们可以将关于“西南财经大学是怎么样的大学”的问题分解成多个层次和子问题。以下是对这个问题的思维树结构化探讨:
主问题:
第一层次:基本信息
地理位置、环境:西南财经大学位于哪里?校园环境如何?
历史背景:西南财经大学成立于哪一年?学校的发展历程是怎样的?
第二层次:教育和学术
教育资源:学校提供哪些主要的学术课程和专业?研究生教育情况如何?
师资力量:学校的师资力量怎样?有无著名教授或学者?
学术成就:学校在学术界有哪些显著成就?有哪些知名的学术研究或创新?
第三层次:学生生活与文化
学生活动:学生可以参与哪些课外活动?校园文化活动有哪些特色?
国际化程度:学校有哪些国际合作和交流项目?国际学生比例如何?
第四层次:社会认可与影响
就业情况:毕业生的就业情况如何?学校是否与行业有良好的合作关系?
社会贡献:学校对当地或国际社会有哪些重要贡献?学校在社会发展中扮演的角色是什么?
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