Prompt Engineering 简明教程

Importance of Data Augmentation − 数据增强涉及根据现有样本生成附加的训练数据，以提高模型多样性和鲁棒性。通过向提示添加细微变化，提示工程师可以提高模型处理不同措辞或用户输入的能力。

Techniques for Data Augmentation − 数据增强的突出技术包括同义词替换、释义以及随机词语插入或删除。这些方法有助于丰富提示数据集，并构建更通用的语言模型。

Active Learning for Prompt Engineering − 主动学习涉及迭代选择对于模型微调最具信息性的数据点。在提示工程中应用主动学习技术可以针对微调更有效地选择提示，从而减少对海量数据收集的需求。

Uncertainty Sampling − 不确定性采样是一种常见的主动学习策略，它根据提示的不确定性来选择用于微调的提示。选择模型预测不确定的提示，以提高模型的置信度和准确度。

Importance of Ensembles − 集成技术将多个模型的预测结果相结合，以生成更稳健和更准确的最终预测结果。在提示工程中，经过微调的模型集合可以增强基于提示的语言模型的整体性能和可靠性。

Techniques for Ensemble − 集成方法可能涉及将多个模型的输出取平均值，使用加权平均值，或结合使用投票方案的响应。通过利用基于提示的模型的多样性，提示工程师可以实现更可靠和更符合语境要求的响应。

Continual Learning for Prompt Engineering − 持续学习使模型能够在不遗忘先前知识的情况下适应和学习新的数据。当需要用新的提示和数据更新语言模型时，这在提示工程中尤为有用。

Techniques for Continual Learning − 权重巩固弹性 (EWC) 和知识蒸馏等技术可以通过在纳入新提示的同时保留从先前提示中获取的知识来实现持续学习。持续学习确保基于提示的模型始终保持最新和相关。

Importance of Hyperparameter Optimization − 超参数优化涉及调整基于提示的模型的超参数以实现最佳性能。适当的超参数调整可以显著影响模型的有效性和响应速度。

Techniques for Hyperparameter Optimization − 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是超参数优化的常见技术。这些方法帮助提示工程师为特定任务或域找到最佳的超参数集。

Bias Detection and Analysis − 检测和分析提示工程中的偏见对于创建公平和包容的语言模型至关重要。确定提示和响应中的潜在偏见，以确保模型的行为无偏见。

Bias Mitigation Strategies − 实施偏见缓解技术，例如对抗性去偏、重新加权或有偏见的微调，以减少基于提示的模型中的偏见并促进公平性。

Importance of Regular Evaluation − 提示工程师应定期评估和监控基于提示的模型的性能，以找出改进的领域并衡量优化技术的成效。

Continuous Monitoring − 实时持续监控基于提示的模型，以及时检测问题并针对改进提供立即反馈。