Prompt Engineering 简明教程
Prompt Engineering - Introduction
提示工程是制作文本提示的过程，用于帮助大型语言模型 (LLM) 生成更准确、更一致、更具创造性的输出。通过仔细选择提示中的单词和短语，提示工程师可以影响 LLM 解释任务和生成结果的方式。
What are Prompts?
在人工智能模型中，提示是用于塑造模型响应的输入指令或提示。这些提示可以采用自然语言指令、系统定义的指令或条件约束的形式。
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提示是一小段文本，用于指导 LLM 的响应。它可以简单到只有一个句子，也可以更为复杂，包含多个子句和指令。
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提示的目标是向 LLM 提供足够的信息，使其了解对其提出要求的内容，并生成相关且信息丰富的响应。
通过提供明确的提示，开发人员可以指导模型的行为并影响生成的输出。
Types of Prompts
在教程中，您将了解各种提示。作为介绍性章节，让我们从一小部分提示开始，来突出显示可以使用的不同类型的提示 −
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Natural Language Prompts − 这些提示仿真人类指令，以自然语言提示的形式提供指导。它们允许开发人员以更直观的方式与模型交互，使用类似于人与人沟通方式的指令。
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System Prompts − 系统提示是开发人员提供的预定义指令或模板，用于指导模型的输出。它们提供了指定所需输出格式或行为的结构化方式，为模型提供明确的指令。
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Conditional Prompts − 条件提示涉及根据特定背景或约束对模型进行条件化。通过结合条件提示，开发人员可以根据条件语句（例如“如果 X 则 Y”或“给定 A，生成 B”）指导模型的行为。
How Does Prompt Engineering Work?
提示工程是一个复杂且迭代的过程。没有一个创建有效提示的统一公式，最佳方法会因特定的 LLM 和手头的任务而异。但是，提示工程师可以遵循一些通用原则 −
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Start with a clear understanding of the task − 您希望 LLM 做什么？您希望获得什么样的输出？一旦您清楚地了解这项任务，就可以开始制作一个提示，该提示将帮助 LLM 实现您的目标。
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Use clear and concise language − LLM 应该能够毫无歧义地理解您的提示。使用简单的单词和短语，避免使用术语或技术术语。
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Be specific − 提示越具体，LLM 生成相关且信息丰富的响应的可能性就越大。例如，不要要求 LLM “写一首诗”，而是可以要求它“写一首关于失去的爱的诗”。
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Use examples − 如果可能，请为 LLM 提供您希望得到的输出类型的示例。这将帮助 LLM 了解您的期望并生成更准确的结果。
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Experiment − 没有一刀切的方法可以适用于提示工程。学习有效方法的最佳方式是尝试不同的提示，看看你得到了什么结果。
Evaluating and Validating Prompts
评估提示有效性对于评估模型的行为和表现至关重要。诸如输出质量、相关性和连贯性等指标可以帮助评估不同提示的影响。用户反馈和人工评估可以为提示功效提供有价值的见解，确保始终如一地实现所需的输出。
Ethical Considerations in Prompt Engineering
提示工程应该解决道德方面的考虑，以确保公平并减轻偏见。至关重要的是设计促进包容性和多样性的提示，同时避免强化现有的偏见。
仔细评估和监测提示对模型行为的影响可以帮助识别和减轻潜在的道德风险。
Benefits of Prompt Engineering
提示工程可以成为改进 LLM 性能的有力工具。通过精心设计提示，提示工程师可以帮助 LLM 生成更准确、更一致、更有创造力的输出。这可能有利于各种应用程序，包括 −
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Question answering − 提示工程可以用来提高 LLM 对事实性问题的答案的准确性。
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Creative writing − 提示工程可以用来帮助 LLM 生成更具创造性和吸引力的文本，例如诗歌、故事和脚本。
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Machine translation − 提示工程可以用来提高 LLM 在语言之间的翻译准确性。
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Coding − 提示工程可以用来帮助 LLM 生成更准确、更高效的代码。